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灾害应急条件下路径规划算法与系统研发
| 论文题名： | 灾害应急条件下路径规划算法与系统研发 |
| 关键词： | 公路网;LP-A*算法;灾害应急条件;路径规划算法 |
| 摘要： | 灾害应急条件下，快速可靠的车辆应急路径是开展应急调度与救援的重要基础。传统路径规划与寻优服务于物流配送与交通出行，对应急救援、调度需求考虑不足。针对灾害条件下的应急路径问题，构建了路网事件双层耦合模型，提出全局应急路径规划与局部路径优化的算法框架。研发了灾害应急路径规划与动态优化系统，为高效、快速开展应急救援，进行交通应急调度提供了保障。 针对道路网灾害应急特点，提出路网几何拓扑+线性参照的路网事件耦合模型，建立了雅甘示范区应急路网模型，为时变灾情下路径规划奠定基础。采用SP法（StatedPreference）调查了应急条件下驾驶员路径选择偏好，基于Logistic回归模型分析了路径选择模式，为应急路径规划提供了依据。 提出了基于强化学习的全局应急路径规划模式，以描述动态时变灾情、路网交通状态、救灾需求（State）与路径规划（Agent）之间的互馈过程。确立了适合应急路径规划的学习策略，将深度学习算法与强化学习融合，设计了基于注意力机制的深度强化学习算法，采用Rollout基线对模型进行训练。针对应急路径规划场景，验证了模型适用性。 对全局应急路径局部优化，建立了局部路径优化问题模型。在对比分析常用路径优化算法的基础上，提出了应急条件下基于双向搜索策略的改进A*算法。根据路网拓扑的特点，对路网进行分层分区处理，提升局部路径搜索效率，进而提出了分层分区双向A*算法（LP-A*），并验证了算法的高效性。 以ArcGISEngine+TensorFlow为平台，研发了灾害应急路径规划与动态优化系统。解决了.NET与Python交互技术、用户交互机制、模型动态更新机制与算法并行机制等关键技术问题，实现了灾害应急条件下的动态路网拓扑与事件更新、路径动态规划与优化等功能，为应急救援调度提供了有利工具。 |
| 作者： | 斗彦迪 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 杨宏志 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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