级联失效条件下路网修复模型研究与仿真

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1、级联失效条件下路网修复模型研究与仿真李耀南张康宁夏大学机械工程学院摘要:针对传统的路网修复模型未考虑修复时同样会发生级联失效效应，从而降低模型精度的缺陷，建立一种上层以路网阻抗最小为目标，下层为固定起讫点需求的用户均衡配流的双层修复模型，构建路网修复所需资源、路段通行能力、出行路径交通流量等约束条件。设计了改进的粒子群优化算法求解，增加了扰动因子,克服传统算法在处理该问题吋收敛速度慢且精度低的缺陷。使其摆脱局部最优解,实现全局最优解。采集相关数据，建立银川市区部分路网拓扑结构模型对提出的修复方法进行求解验证。仿真结果表明，上

2、层以网络阻抗最小为日标，下层为固定起讫点需求的用户均衡配流的双层修复模型的修复结果优于传统模型且收敛速度更快，求解效率更高，为解决实际问题提供了思路。关键词：级联失效;双层规划模型;用户均衡;粒子群优化算法;作者简介：李耀南（1986-），男（汉族），宁夏银川人，讲师，主要研究领域:交通运输系统可靠性。作者简介：张康（1992-），男（汉族），陕西渭南人，硕-上研究牛，主要研究领域:智能控制。收稿日期：2017-01-18基金：宁夏高等学校科研项目(NGY2015037)ReachandSimulationforRoadNe

3、tworkReparationModelInCascadingFailureConditionsLIYao-nanZHANGKangCollegeofMechanicalEngineering,NingxiaUniversity;Abstract：Inordertomakeupdefectsintraditionalmodel,wedesignedanoptimizationalgorithmbasedonanimprovedparticleswarmtosolveincreaseddisturbancefactorando

4、vercamedefectsindealingwiththisproblem,suchass1owconvergencerateand1owprecision.Moreover,thisalgorithmavoidedlocallyoptimalsolutionandcompletedgloballyoptimalsolution.Meanwhile,thisalgorithmcollectedrelevantdata,foundedtopologicalstructuremodelofpartialroadnetworki

5、nYinchuancityandsolvedandverifiedthealgorithmproposedinthispaper.TheSimulationresultsdemonstratetheitabovealgorithmhasfasterconvergeneerateandhighersolutionefficiency，andprovidesanideaforsolvingpracticalproblems.Keyword：Cascadingfa订ure;Bilevelprogrannningmodel;User

6、equ订ibriuin;PSOalgorithm;Received：2017-01-181引言在现代化城市道路交通系统中，交通路网承担着越来越重要的责任。随着经济的发展，交通量增长的速度已经远远超出路网建设的速度。当路网面临蓄意攻击或自然灾害时，会出现级联失效现象，即个别路段或交叉口发生阻塞时，由于相互耦合关系导致连锁反应，最终致使整个路网瘫痪。当城市道路网络遭到不同程度破坏时，对道路网络修复建模，恢复通行能力是值得研究的问题。由文献［1］可知，当路网遭受随机攻击时，其网络效率并没有受到致命的打击。但是当道路遭受到目的攻击吋

7、，路网迅速崩溃，口存在明显的阈值点（如图1）。在级联失效条件下，传统的修复主要采用负荷-容量模型解决。Wang等図采用不同初始荷载函数，但该函数较为简单，误差较大;Zheng［3］、Dou［4］等选用不同初始容量模型，该方法无法考虑出行者的路径选择特性和路段阻塞效应，不适于大规模路网的容量分析。吴俊垃1等采用不同节点状态辨别方法，王基文回等选用不同荷载分配方法，该方法假定车辆同质匀速行驶，与实际不符;李斌IZ1等引入失效节点的邻域节点容量更新机制研究了城市道路交通网络的负荷-容量级联失效修复模型，但负荷-容量模型在路网修复的

8、应用中存在的共性问题为:未考虑通行能力修复时，同样会发生级联失效效应。当某路段或节点通行能力得到提高后，流量重新加载时，其它路段或节点流量负载变大，从而引发新的级联失效。传统的研究模型没有考虑这种传播过程。图1级联失效下测度指标变化趋势下载原图针对上述模型的缺陷，建立了上层以网络阻抗最小为