基于最小风险的点对点应急疏运组织多目标优化设计

doi:10.3969/j.issn.1674-0696.2018.01.15

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (1): 92-98.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2018.01.15

基于最小风险的点对点应急疏运组织多目标优化设计

赵学彧1,2，杨家其2

（1.湖北第二师范学院管理学院，湖北武汉 430205； 2.武汉理工大学交通学院，湖北武汉 430063)

收稿日期:2015-05-24 修回日期:2016-10-26 出版日期:2018-01-15 发布日期:2018-01-15
作者简介:赵学彧（1986—)，男，湖北武汉人，讲师，博士，主要从事应急交通等方面的研究。E-mail：591949181@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目（51279153)

Multi-goal Optimization Design on the Point-to-Point Emergency Evacuation Organization Based on Minimum Risk

ZHAO Xueyu1,2,YANG Jiaqi2

（1.School of Mangement,Hubei University of Educition Wuhan 430502,Hubei,p.r.China; 2.School of Transportation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, Hubei, P. R. China)

Received:2015-05-24 Revised:2016-10-26 Online:2018-01-15 Published:2018-01-15

摘要/Abstract

摘要： 针对现有对点对点应急疏运组织研究存在的不足，以多目标优化为研究方法，分析了不同应急疏运目标对整体应急疏运效率的影响，讨论了多目标应急疏运的必要性，并重点考虑最小距离和最小风险两个应急疏运组织目标。针对点对点应急疏运的网络特性与约束条件，构建了点对点多目标应急疏运组织优化模型，并采用NSGA-II算法实现了多目标优化模型的求解。通过对应急疏运网络上增加各路段的风险值，设计并求解算例，体现出更客观有效的应急疏运策略。

关键词: 交通运输, 点对点应急疏运, NSGA-II算法, 应急疏运, 最小风险, 多目标优化

Abstract: According to the problems of the point-to-point emergency evacuation organization in current research, the influence of different emergency evacuation objectives on the total emergency evacuation efficiency was analyzed in the view of multi-goal optimization. Two targets of emergency evacuation organization were focused, that is the minimum distance and minimum risk.The multi- goal optimization model for the point-to-point emergency evacuation organization was established in accordance with its network features and constraint conditions.Meanwhile, the NSGA-II algorithm was proposed to solve the multi-goal optimization model.By increasing the risk values of each section of the emergency evacuation network, the case studies were designed and solved, which reflected a more objective and effective emergency evacuation strategy.

Key words: traffic engineering, point-to-point emergency evacuation, NSGA-II algorithm, emergency evacuation, minimum risk;multi-goal optimization

中图分类号:

U491.1+23

赵学彧1,2，杨家其2. 基于最小风险的点对点应急疏运组织多目标优化设计[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2018, 37(1): 92-98.

ZHAO Xueyu1,2,YANG Jiaqi2. Multi-goal Optimization Design on the Point-to-Point Emergency Evacuation Organization Based on Minimum Risk[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2018, 37(1): 92-98.

参考文献

［1］ XU Kecheng, DAVIDSON R A, NOZICK L K, et al. Hurricane evacuation demand models with a focus on use for prediction in future
events［J］. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2016, 87: 90-101.
［2］ AHN C, KIM J, LEE S. An analysis of evacuation under fire situation in complex shopping center using evacuation simulation
modeling ［J］. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2016, 218: 24-34.
［3］何胜学，陈经纬．考虑上客点选择的公交紧急疏散时空路网模型［J］．计算机应用研究，2017，33(7)：1-6．
HE Shengxue, CHEN Jingwei. Time-space network model of emergency transit evacuation with choice of pick-up points ［J］. Application
Research of Computers, 2017, 33(7): 1-6.
［4］扈翔．探究基于ArcGIS的突发事件紧急疏散救援系统［J］．通讯世界，2015(23)：72-72．
HU Xiang. Exploring the ArcGIS-based emergency evacuation emergency rescue system ［J］.Telecom World, 2015(23): 72-72.
［5］ FANG Zhixiang, ZONG Xinlu, LI Qingquan, et al. Hierarchical multi-objective evacuation routing in stadium using ant colony
optimization approach［J］. Journal of Transport Geography, 2011, 19(3): 443-451.
［6］ ZHANG Xiaoge, ZHANG Zili, ZHANG Yajuan, et al. Route selection for emergency logistics management: a bio-inspired algorithm ［J
］. Safety science, 2013, 54(2): 87-91.
［7］ NASSIR N, ZHENG Hong, HICKMAN M. Efficient negative cycle-canceling algorithm for finding the optimal traffic routing for
network evacuation with nonuniform threats ［J］. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2014,
2459(1): 81-90.
［8］ LIU Min, ZHANG Feng, MA Yunlong, et al. Evacuation path optimization based on quantum ant colony algorithm［J］. Advanced
Engineering Informatics, 2016, 30(3): 259-267.
［9］ GAN H S, RICHTER K F, SHI Mingzheng, et al. Integration of simulation and optimization for evacuation planning ［J］. Simulation
Modeling Practice and Theory, 2016, 67: 59-73.
［10］ LI Anda, HE Zhen, ZHANG Yang. Bi-objective variable selection for key quality characteristics selection based on a modified
NSGA-II and the ideal point method ［J］. Computers in Industry, 2016, 82: 95-103.
［11］ YUE Hao, ZHANG Binya, SHAO Chunfu, et al. Exit selection strategy in pedestrian evacuation simulation with multi-exits［J］.
Chinese Physics B, 2014, 23(5): 195-207.
［12］徐旭，郑伟舜．蚁群算法下交通流分配对路网结构可靠度的影响［J］．重庆交通大学学报(自然科学版)，2017，36(5)：91-97．
XU Xu,ZHENG Weishun.Impact of traffic volume distribution on reliability of road network structure by using ant colony algorithm ［J］
. Journal of Chongqing Jiaotong University (Natural Science), 2017, 36(5):91-97.
［13］潘义勇，马健霄．随机交通网络最小期望-均方差路径问题罚函数解法［J］．重庆交通大学学报(自然科学版)，2017，36(4)：96-101．
PAN Yiyong, MA Jianxiao.Penalty function algorithm for solving the mean-standard deviation shortest path problem in stochastic traffic
network ［J］.Journal of Chongqing Jiaotong University (Natural Science), 2017,36(4):96-101.

[1]	常征，范瀚文，张聆晔. 基于引力模型的多等级海上应急物资储备库选址研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(08): 1-7.
[2]	王亦虹1，李雅萱1，田平野1，罗久刚2. 基于灰色-广义回归神经网络模型的城市群交通运输能力预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(08): 8-16.
[3]	谢新连1，王余宽1,2，何傲1，潘伟1，许小卫1. 考虑风浪流影响的船舶路径规划及算法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(07): 1-8.
[4]	韩艳，段晓宁. 基于双向拍卖机制的共享泊位分配与定价研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(07): 14-19.
[5]	林志1，李佳奇1，赵耀2，陈梦婷2，苏培循1. 隧道路面颜色对行车安全的影响研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(07): 34-38.
[6]	闵德权，孙海萍. 基于GASA的带时间窗航运空箱调运模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(06): 8-13.
[7]	顾金刚1，蒲科辰2，杨达1,2，吕蒙2，朱自博1. 基于前景理论的换道决策模型研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(06): 30-36.
[8]	谢新连1，牛东翔1,2，赵瑞嘉1，黄帅1. 资源池组合运输模式下的LNG海上运输航线配船研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(05): 1-5.
[9]	吴志勇1, 2，戴弌1，鞠传香2，胡本佳2，胡啸1. 基于鲸鱼优化算法的多目标多式联运路径选择[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(05): 6-13.
[10]	张鹏飞，翁小雄. 基于注意力机制LSTM的地铁乘客出行行为预测研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(05): 14-19.
[11]	刘杰. 基于集成算法的铁路客流短期预测模型研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(05): 20-25.
[12]	张涛，孙帆，晋民杰，贾庆林. 基于结构方程的在校大学生公交选择行为研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(05): 26-34.
[13]	丁涛，张乃宇. 基于船舶吨位变化的三峡船闸过货能力分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(04): 8-12.
[14]	丁柏群1，杨柳1，徐赫2，骆丽珍3. 容量悬殊道路的交叉口多参数协调控制方法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(04): 19-26.
[15]	戴剑勇1,2，黄晓庆1，王雯雯1. 基于改进TOPSIS的道路交通风险网络排序研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2022, 41(04): 33-39.

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