一种应急疏散车辆多批次调度决策方法

• 摘要：

  本发明公开了一种应急疏散车辆多批次调度决策方法,以解决应急条件下尤其是应急车辆紧缺时的多批次车辆调度问题,使受灾人员能够被快速高效地疏散至指定地点.该系统包括数据输入模块、数据计算处理模块及方案输出模块.数据输入包含静态数据:疏散站点及车场地理位置、车场至各站点最短路径、应急车辆总数及容量的输入和存储及实时数据的输入.数据计算处理模块通过构建车辆调度数学模型并利用非支配排序遗传‑模拟退火算法实现车辆调度方案的生成.方案输出模块将系统计算得到的数值解进行再处理,把代码转化为文字并输出对应的路径方案.本发明适用于道路交通应急管理领域,提高应急响应速度,同时使应急车辆调度过程更加简便、迅速、有效.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201810058075.3

• 申请日期：

  2018.01.22

• 公开/公告号：

  CN108280575A

• 公开/公告日：

  2018-07-13

• 发明人：

  安实 王健 冯德健 吴帆 左文泽

• 申请人：

  哈尔滨工业大学

• 主分类号：

  G06Q10/06(2012.01)I,G,G06,G06Q,G06Q10

• 分类号：

  G06Q10/06(2012.01)I,G06Q10/04(2012.01)I,G06Q50/26(2012.01)I,G,G06,G06Q,G06Q10,G06Q50,G06Q10/06,G06Q10/04,G06Q50/26

• 主权项：

  1.一种应急疏散车辆多批次调度决策方法,包括数据输入模块、数据处理模块和数据输出模块,其特征在于,方法如下:所述的数据输入模块包含静态及动态数据的输入、存储及调用,静态数据包括:疏散站点及车场地理位置、区域道路网络、历史统计的路网交通流量、车场至各站点最短路径、应急车辆总数及容量,静态数据需事先输入系统并存储,以备车辆路径方案生成时对其进行调用;其中,路段的通行时间基于路段的交通流量采用BPR函数进行计算、车场至各站点最短路径基于道路网络及路段的通行时间采用迪杰斯特拉算法计算;动态的数据包括:各站点待疏散人数、路网的损毁情况、各路段实时的交通流量数据,系统会根据输入的动态数据对静态数据进行更新和补充,包括路网中某路段损毁则更新路网的连通性数据、路段的交通流量变化则根据BPR函数更新其通行时间;BPR函数公式为:式中:t-通过路段的实际时间;t0-路段自由行驶时间;q-路段的交通量,单位pcu/h;C-路段的实际通行能力,单位pcu/h;α、β为模型待定参数,α＝0.15、β＝4;所述的数据处理模块功能为基于数据输入模块的数据生成车辆多批次调度的方案;首先根据应急疏散的特点,建立应急疏散车辆的目标调度模型,目标调度模型包括:最小化总完成时间、最小化待疏散人员的平均到达时间;所述的最小化总完成时间,即目标一如下:式中:-车辆k完成前v次运输任务的时间,k为车辆索引,最大值为m,v为车程索引,最大值为NM_T;所述的最小化待疏散人员的平均到达时间,即目标二如下:式中:-决策变量,车辆k在其第v次行动中,于站点i接载的人数,i为站点编号索引,i＝0,1,2,…n,0为避难所编号;R-待疏散总人数;其中,约束条件如下:式中:-决策变量,车辆k在其第v次行动中,经过弧(i,j),是取1,否则取0;tij-站点i和j间的行驶时间;Q-应急车辆最大容量;si-应急站点i处的待疏散人数;约束条件的含义分别为:车辆行程时间的计算、各站点流量守恒、车辆单程运载人数限制、所有人员均需被疏散、车辆必须途经某站点才能对其服务;其次,应用快速非支配排序算法、遗传算法、改进的模拟退火算法对数学模型求解,采用快速非支配排序算法根据目标函数的相对重要程度对不同的调度方案进行排序及等级划分,并将目标一作为对解排序的主要依据,目标二作为次要依据;依靠遗传算法进行路径方案的生成、筛选、优化,并在遗传算法迭代过程中,每间隔一定的迭代次数,利用改进的模拟退火算法对当前最优解再优化,提高算法的局部搜索能力;最后,根据决策者的需求或算法的终止条件结束计算,得到相应的车辆调度方案;其中,进行遗传算法的基因编码时,编码的长度为N*m*q,N为每辆车辆能够行动的最大次数,m为车辆的总数,q为单车容量,将每名受灾人员视作一个基本的基因点,并采用其所处的点位序号来代表,则每个编码中有R个站点号元素及N*m*q‑R个占位元素,R为总人数,由前向后每连续的q个元素代表某辆车某次行动的运载及路线方案,按照q个元素中站点元素出现的顺序确定对其的访问顺序,按照站点元素的数量确定在该点位的载客量,选择、变异、交叉等遗传算子采用快速非支配排序遗传算法;同时为提高局部搜索效率,在迭代过程中,每隔一定代数调用一次改进的模拟退火算法进行局部优化搜索,改进的模拟退火算法公式为:式中:P-模拟退火算法搜索到的新的解替换原来解的概率;-新解的第i个目标值;-原解的第i个目标值;α-介于0到1之间的常数;n-模拟退火算法本次被调用的迭代次数;所述的数据输出模块功能为对数据处理模块生成的数值解进行转化并输出,输出内容包括:各车辆行动的次数、各车辆每次行动经过的疏散站点数目及顺序、各车辆每次行动在各疏散站点接载的人数,输出的其他数据还包括:各车辆行驶的距离、各车辆驾驶员预计工作时间、各目标函数的计算结果:疏散活动的总完成时间、待疏散人员的平均到达时间、所有车辆行驶的总距离,以备决策人员查看检阅.