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原文传递多事故下城市路网应急车辆路径规划与实时调度研究

论文题名：	多事故下城市路网应急车辆路径规划与实时调度研究
关键词：	城市路网;应急车辆;路径规划;实时调度
摘要：	在社会经济快速发展的背景下，城市内部人口聚集越来越多，各种事故也时有发生，对公众的人身安全和财产安全造成严重威胁。应急处置是一件复杂的系统工程，在事故发生后，快速救援能够减少事故损失，其中应急车辆路径规划与调度是灾后开展救援工作的核心环节。本文首先研究应急车辆路径规划问题，然后在应急车辆路径规划问题的基础上研究应急车辆调度问题，针对城市路网的动态特性和调度过程中的动态事件，构建应急车辆实时调度模型，并设计相应的算法进行求解。　　本文针对多事故下城市路网应急车辆路径规划与实时调度展开研究，主要内容包括以下几个方面：　　（1）对出租车 OD（Origin-Destination, OD）数据进行地图匹配和时空特征分析。筛选每个OD对的合理路径集，引入路径尺度Logit （Path Size Logit, PSL）模型，利用合理路径集中的行程距离和通行时间表示路径成本求出租车司机选择不同路径的概率，通过计算每条可能路径通行时间乘以该路径被选择的概率得到行程期望时间。将出租车司机所行驶的路径作为隐含变量，把生成路段通行时间转化为最小化行程期望通行时间和行程观测时间之间的误差平方，利用列文伯格-马夸尔特算法（Levenberg-Marquardt, LM）求得时变路段通行时间。另外，考虑到城市路网的动态特性，提出一种将路段实时速度与路段时变速度相结合的路段通行时间计算方法，其中时变速度由时变路段通行时间转化而来。由于应急车辆的优先通行特性，社会车辆的速度与应急车辆的速度在一定范围内服从线性关系，从而计算出应急车辆路段通行时间。　　（2）考虑到应急车辆路段通行时间估计误差对车辆路径规划的影响，引入路径通行时间可靠程度以尽量减小估计误差对车辆路径通行时间的影响，构建以路径通行时间最短、路径通行时间可靠程度最大为优化目标的应急车辆路径规划模型，设计求解 K条最短时间路径的改进混合蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm-K Shortest Paths, ISFLA-KSP）求解模型，该算法设计满足路径连通性的随机编码方案，并基于先进先出（First In First Out, FIFO）网络中每条最短时间路径的子路径也是最短时间路径这一性质，设计子群内部寻优策略。　　（3）建立以事故严重程度和事故时间窗为关键因素，事故总响应时间最短为优化目标的应急车辆预优化调度模型。针对路段实时速度的获得，采用周期性优化策略调整调度方案；针对救援过程中事发点数量的变化采用连续性优化策略调整调度方案，建立应急车辆实时调度模型。设计改进的混合蛙跳算法求解上述模型，由于混合蛙跳算法易陷入局部极值，且青蛙位置更新未将自身的更新经验考虑在内，将惯性权重和柯西分布算子引入到混合蛙跳算法的局部搜索操作中，在多核环境下利用 Matlab 的并行计算工具箱进行并行优化，提出基于惯性权重-柯西分布的并行混合蛙跳算法。　　（4）选取重庆市渝北区部分路网，针对应急车辆路段通行时间估计、应急车辆路径规划以及应急车辆实时调度进行案例分析，验证本文模型及算法的适用性，能够在一定程度上确保事故的快速响应。
作者：	胡婉婉
专业：	交通运输
导师：	石超峰
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023