城市快速路網(wǎng)應(yīng)急車輛動態(tài)調(diào)度與再配置研究.pdf

1、城市快速路系統(tǒng)有效緩解了大城市的交通壓力，在城市交通運營中占據(jù)舉足輕重的地位。然而隨著交通負荷的持續(xù)增大，城市快速路交通事故頻發(fā)且嚴重威脅到人民的生命和財產(chǎn)安全。交通事故發(fā)生后的快速救援是降低事故損失的關(guān)鍵，其中應(yīng)急車輛調(diào)度是應(yīng)急救援工作的核心。傳統(tǒng)的應(yīng)急車輛調(diào)度多假設(shè)行程時間靜態(tài)已知，而忽略了動態(tài)路況對調(diào)度工作的影響，從而導(dǎo)致應(yīng)急車輛滯留而無法保證救援時效。為了縮短事故響應(yīng)時間，必須針對快速路網(wǎng)的動態(tài)特性，合理利用所能獲取的實時和時變

2、路況信息，構(gòu)建考慮諸多因素的應(yīng)急車輛動態(tài)調(diào)度模型。
　　本文針對城市快速路網(wǎng)內(nèi)多交通事故情景下的應(yīng)急車輛動態(tài)調(diào)度問題進行深入研究，主要研究工作及成果如下:
　　(1)分析城市快速路網(wǎng)的時間依賴特性，以融合時變的折線形車速函數(shù)模擬路況變化，并提出一種基于混合蛙跳的核聚類算法，該算法有效提升核聚類算法性能，實現(xiàn)了實時和時變路段行程車速的融合。通過北京市快速路網(wǎng)算例驗證表明融合時變的路段行程車速與實際值的平均絕對誤差控制在4km/

3、h以內(nèi)。
　　(2)分析路段行程車速預(yù)測誤差對路徑選擇的影響，以行程時間和路徑可靠程度為優(yōu)化目標，建立應(yīng)急車輛動態(tài)路徑選擇兩階段模型。將混合蛙跳算法引入K條動態(tài)時間最短路徑的求解。該算法以隨機編碼方案保證路徑的連通性，并依據(jù)FIFO網(wǎng)絡(luò)最短路徑的性質(zhì)設(shè)計族群內(nèi)部尋優(yōu)策略，其求解準確度和速度均有很好表現(xiàn)。
　　(3)以預(yù)測行程時間函數(shù)、事故嚴重程度以及事故時間窗為關(guān)鍵因素，建立帶有路徑安排的應(yīng)急車輛調(diào)度模型。針對不可預(yù)測的突發(fā)

4、事件對路況的影響，以路網(wǎng)節(jié)點為關(guān)鍵節(jié)點，根據(jù)逐步獲得的實時數(shù)據(jù)進行調(diào)度策略的動態(tài)調(diào)整，建立應(yīng)急車輛動態(tài)調(diào)度模型。針對混合蛙跳算法求解復(fù)雜調(diào)度問題時易陷入局部最優(yōu)的缺點，結(jié)合分布估計算法全局尋優(yōu)規(guī)則，提出一種改進混合蛙跳算法。通過北京市快速路網(wǎng)應(yīng)急車輛調(diào)度算例驗證表明改進算法比混合蛙跳算法、遺傳算法等均獲得更加優(yōu)化的解。
　　(4)分析快速路網(wǎng)各區(qū)域?qū)?yīng)急車輛的競爭關(guān)系，定義與再配置時間和區(qū)域潛在風(fēng)險相關(guān)的收益函數(shù)，基于非合作博弈理