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蚁群算法在道路应急疏散策略选择中的应用

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:2
摘 要:为有效节约道路突发事件发生后车辆的应急疏散时间,基于疏散车辆交通流和非疏散交通流的不确定性,建立带有区间参数的机会约束规划模型,研究道路应急安全疏散策略的选择问题。以某疏散路网为例,模拟道路突发事件发生后的车辆疏散。用蚁群算法(ACO)计算
  • 【题 名】蚁群算法在道路应急疏散策略选择中的应用
  • 【作 者】毛新华 王建伟 赵京 甘家华
  • 【机 构】长安大学经济与管理学院 陕西西安710064
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2014年 第10期 170-176页 共7页
  • 【关键词】交通工程 疏散策略选择 机会约束规划 不确定性 蚁群算法(ACO)
  • 【文 摘】为有效节约道路突发事件发生后车辆的应急疏散时间,基于疏散车辆交通流和非疏散交通流的不确定性,建立带有区间参数的机会约束规划模型,研究道路应急安全疏散策略的选择问题。以某疏散路网为例,模拟道路突发事件发生后的车辆疏散。用蚁群算法(ACO)计算最优和最差策略。结果表明:疏散路网饱和度上限和置信水平的设置影响疏散策略选择和疏散时间,置信水平取值越高,总疏散时间越短;由于路网非疏散流概率密度的影响,路段饱和度上限取值与整体疏散时间不存在明显的正相关关系。当置信水平取0.95、饱和度上限取0.9时,将得到最优疏散策略;当置信水平取0.8、饱和度上限取0.75时,将得到最差疏散策略。
 
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  • (1) 交通工程,疏散策略选择,机会约束规划,不确定性,蚁群算法(ACO)
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