探索高速公路交通紧急救援资源的配置研究

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时间:2019-03-10

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1、东南大学硕士学位论文高速公路交通紧急救援资源的配置研究姓名:孙莹莹申请学位级别:硕士专业:交通信息工程及控制指导教师:柴干20090331摘要随着我国国民经济的快速发展,高速公路的建设也随之发展。与此同时,高速公路交通安全问题也日益突显,特别是单位里程指标数和事故死亡率与国外发达国家相比明显偏高。因此,建立并完善高速公路交通紧急救援系统是十分必要和迫切的。救援资源的配置是紧急救援系统的重要模块,开展救援资源的优化配置具有重要的理论与应用意义。归纳了我国高速公路交通紧急救援资源配置问题的分类及其求解方法,分析了现状问题,并提出了需求分析。为合理配置

2、高速公路交通紧急救援资源,首先对高速公路路网进行了抽象化表述。针对未来事故与救援资源存在随机性的特点,对于常用救援资源,将救援时间与资源成本作为资源配置的目标,并将随机变量引入约束条件,建立了随机规划的资源配置模型;对于特殊救援资源,设救援资源总数为l屹,设决策变量为0或l,建立O.1规划模型。同时,根据高速公路特有的道路条件以及可能的交通状况,分析并给出了模型中救援服务水平、事故黑点的权重、救援点至事故黑点的权值以及随机资源等参数的参考值。针对常用救援资源配置的随机规划模型,分别利用传统算法和基于随机模拟的粒子群算法进行求解。针对特殊救援资源的

3、0.1规划模型,用传统方法求解。对于传统算法,推导了随机约束向确定性约束转化的公式。对于基于随机模拟的粒子群算法,阐述了随机模拟技术和粒子群算法的原理、设计步骤、算法流程、参数设置等,设计了两种常用救援资源配置问题的粒子表示方法,选择利用基于间接粒子取整表示方法进行编码,并设计了MATLAB程序。以南京周边高速公路网作为应用实例分析对象,,给出了高速公路交通紧急救援资源配置的过程及结果。结果表明,配置的结果能适用于实际情况,表明模型和算法的有效性。并通过对比分析传统算法和基于随机模拟粒子群算法的配置结果,得出了两种方法求解随机规划的资源配置问题的

4、优缺点和适用情况。同时,模型构建的理念、求解方法以及配置结果为南京周边高速公路网的交通紧急救援资源的配置提供参考。关键词:交通紧急救援;资源配置;高速公路网:随机模拟;粒子群算法AbstractWiththedevelopmentofexpresswayinourcountry,trafficaccidentincreaserapidly,especiallytheindexofaccidentnumberpermileanddeathratearemuchhigherthanthatofsomedevelopmentcountries.Mean

5、while,thesoftwareandhardwareontheexpresswayhavebeenimproving.Thus,itispossibleandnecessarytobuilduptheexpresswaytrafficemergencyrescuesystem.Trafileemergencyresourcesarethebasisofemergencyrescue,soitisofgreatimportancetoresearchallocationofdifferentemergencyresources.Firstly,

6、thesortsandsolutionmethodsofresourceallocationproblem(RAP)areclassified.Andthedevelopmentofemergencyresourceallocationofexpresswayisdiscussed.Withtheinvestigationatsite,thedevelopmentoftrafficemergencyresonrceallocationprobleminourcountryisdiscussed.T11cclassificationofdiffer

7、entresourcesisconcluded.Meanwhile,therequirementsareproposed.Inordertoallocateresourcesreasonably,expresswaynetworkisabstracttotopologicalgraph.Aimingatthestochasticcharacteristicoftrafficaccidentandrequiredresources,rescuetimeandresourcescostswereconsideredasallocationobject

8、ive.stochastiCparameterswereintroducedintoconstrainsandastochasticpr

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