專利名稱：基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，具體是說基于路段容量可靠度和多目標(biāo)決策模型，確定緊急救援設(shè)施在城市中的優(yōu)化布局方法，涉及交通和城市規(guī)劃技術(shù)。

背景技術(shù)：
城市交通路網(wǎng)是維系現(xiàn)代城市功能和區(qū)域經(jīng)濟(jì)功能的基礎(chǔ)性設(shè)施，城市路網(wǎng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)對(duì)城市具有重要的影響。然而，現(xiàn)實(shí)生活中，交通網(wǎng)絡(luò)功能的正常運(yùn)行受許多因素的影響，既包括自然因素(如地震、洪水、火山爆發(fā)、泥石流等)又包括人為因素(如道路維護(hù)、匝道關(guān)閉、路內(nèi)停車、交通事故、恐怖活動(dòng)等)，這些因素造成了交通路網(wǎng)的不確定性。隨著城市交通的不斷發(fā)展，城市路網(wǎng)交通量愈來愈大，影響城市交通不確定性的因素日益繁多，造成道路阻塞的時(shí)常發(fā)生。城市道路網(wǎng)絡(luò)以其可靠性(或不可靠性)來反映城市各種交通影響因素的作用，從而扮演著承載城市交通的基礎(chǔ)設(shè)施角色。人們認(rèn)識(shí)到路網(wǎng)的可靠性在評(píng)估其服務(wù)水平時(shí)的重要作用，因而有必要將可靠度指標(biāo)引入到交通網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)中來。
然而，當(dāng)前人們?cè)诮煌ňW(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)模型中并沒有考慮城市路網(wǎng)狀況的隨機(jī)性以及道路可靠性。在設(shè)定緊急救援設(shè)施布局模型中，往往設(shè)定路網(wǎng)是完全可靠的，這并不符合實(shí)際情況。因而有必要將路網(wǎng)可靠度引入到合理安排緊急救援設(shè)施(如消防、醫(yī)療設(shè)施等)在城市中的布局。基于可靠性的救援設(shè)施布置，就是運(yùn)用可靠度指標(biāo)研究救援設(shè)施的影響范圍，合理劃分影響區(qū)，并能夠在一定約束條件下，優(yōu)化救援設(shè)施在研究區(qū)域的配置，為城市救援設(shè)施規(guī)劃決策提供技術(shù)輔助。


發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的 本發(fā)明提供一種基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，克服現(xiàn)有技術(shù)中不考慮城市路網(wǎng)的隨機(jī)性和單目標(biāo)規(guī)劃模型的不足，使得布局的合理性及有效性優(yōu)于當(dāng)前的技術(shù)。
技術(shù)方案 本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案 一種基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，首先根據(jù)城市路網(wǎng)基本信息采用交通模擬方法得到路段可靠度，進(jìn)而獲得路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正鄰接矩陣、修正距離矩陣，最后得到緊急救援設(shè)施在城市中的布局，具體包括以下步驟 步驟A，根據(jù)城市路網(wǎng)的基本信息，包括城市典型時(shí)段的OD矩陣、路段容量以及路段暢行時(shí)間，采用確定性用戶均衡法在路網(wǎng)上進(jìn)行模擬分配，獲得各個(gè)路段的交通量； 步驟B，采用蒙特卡洛方法和步驟A得到的模擬分配結(jié)果建立路段可靠度； 步驟C，采用路段可靠度獲得路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正鄰接矩陣，然后采用Dijkstra算法得到城市路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正距離矩陣； 步驟D，根據(jù)緊急救援設(shè)施的不同需要確定所要設(shè)置緊急救援設(shè)施的目標(biāo)，先采用多目標(biāo)決策模型，然后分別采用目標(biāo)加權(quán)法和目標(biāo)約束法將問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)決策模型進(jìn)行求解，得到緊急救援設(shè)施在城市中的布局，解決區(qū)域中緊急救援設(shè)施布置的問題。
本發(fā)明的基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法的步驟D中采用目標(biāo)加權(quán)法和目標(biāo)約束法將問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)決策模型進(jìn)行求解的具體過程是通過目標(biāo)加權(quán)法對(duì)多目標(biāo)賦予不同的權(quán)重，將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)；通過目標(biāo)約束法保留決策問題中的一個(gè)目標(biāo)，其余目標(biāo)被作為約束條件。
有益效果 本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，與現(xiàn)有技術(shù)相比具有下面的優(yōu)點(diǎn) 本發(fā)明考慮了城市路網(wǎng)隨機(jī)性的影響，結(jié)合城市緊急救援設(shè)施布局的特點(diǎn)和要求，將可靠度引入到緊急救援設(shè)施布局選址中來，使緊急救援設(shè)施的布局更加符合實(shí)際情況的需要。



圖1為本發(fā)明的流程圖。
圖2為路段可靠度計(jì)算方法基本流程圖。
圖3為計(jì)算最短距離的Dijkstra算法流程圖。

具體實(shí)施例方式 下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
如圖1所示，一種基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，首先根據(jù)城市路網(wǎng)基本信息采用交通模擬方法得到路段可靠度，進(jìn)而獲得路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正鄰接矩陣、修正距離矩陣，最后得到緊急救援設(shè)施在城市中的布局，具體包括以下步驟 步驟A，根據(jù)城市路網(wǎng)的基本信息，包括城市典型時(shí)段的OD矩陣、路段容量以及路段暢行時(shí)間，采用確定性用戶均衡法在路網(wǎng)上進(jìn)行模擬分配，獲得各個(gè)路段的交通量； 步驟B，采用蒙特卡洛方法和步驟A得到的模擬分配結(jié)果建立路段可靠度； 步驟C，采用路段可靠度獲得路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正鄰接矩陣，然后采用Dijkstra算法得到城市路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正距離矩陣； 步驟D，根據(jù)緊急救援設(shè)施的不同需要確定所要設(shè)置緊急救援設(shè)施的目標(biāo)，先采用多目標(biāo)決策模型，然后分別采用目標(biāo)加權(quán)法和目標(biāo)約束法將問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)決策模型進(jìn)行求解，得到緊急救援設(shè)施在城市中的布局，解決區(qū)域中緊急救援設(shè)施布置的問題。
具體計(jì)算步驟如下 1、得到路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正距離矩陣的思路是，首先定義路段可靠度，利用已知數(shù)據(jù)和交通模擬分配方法在路網(wǎng)上進(jìn)行模擬，應(yīng)用蒙特卡洛方法得到路段可靠度。然后利用路段可靠度得到路段修正距離以及建立路網(wǎng)修正鄰接矩陣，利用Dijkstra算法，得到城市路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正距離矩陣。
①緊急救援設(shè)施往往以時(shí)間作為最重要的配置依據(jù)，比如國(guó)家要求火警救援到達(dá)火災(zāi)地點(diǎn)的時(shí)間要不大于5分鐘。所以本文假定車輛在路段上的行駛時(shí)間小于等于該路段的暢行運(yùn)行時(shí)間的1.1倍，就認(rèn)為該路段是可靠的。路段可靠度的數(shù)學(xué)表達(dá)式為 式中，ra，ta，ta0分別代表路段a的可靠度、路段a的旅行時(shí)間和路段a的暢行時(shí)間。
根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的美國(guó)公路局BRP函數(shù) 式中，xa，Ca分別代表路段a的流量和路段a的容量。上式轉(zhuǎn)化為 所以， 即把路段可靠度轉(zhuǎn)化為路段流量與路段容量比小于0.9的概率。
在進(jìn)行模擬時(shí)，采用確定性用戶均衡法在路網(wǎng)上進(jìn)行交通分配，獲得各個(gè)路段的交通量。在交通網(wǎng)絡(luò)達(dá)到均衡時(shí)，節(jié)點(diǎn)間所有被利用的路徑具有相等且最小的阻抗，而未被采用的路徑具有于被利用的路徑相等或者更大的阻抗。下面給出確定性用戶均衡的數(shù)學(xué)表達(dá)式和求解方法 min s，t 式中，ta是路段a上的旅行時(shí)間；xa是路段a上的交通量；dw代表積分符號(hào)，fkrs是節(jié)點(diǎn)對(duì)r-s之間路徑k上的流量；qrs是節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的出行需求；δa，krs是指示變量，如果路段a在節(jié)點(diǎn)對(duì)r-s之間的路徑k上，

或者
使用GP(梯度投影)算法求解。將最短路徑上的流量用其他路徑上的流量表示，即 式中

表示最短路徑上的流量；krs表示節(jié)點(diǎn)對(duì)r-s之間的路徑集合；fk代表路段k上的流量； 用戶均衡的數(shù)學(xué)規(guī)劃表達(dá)式轉(zhuǎn)化為 minz(f)； 其中約束條件fk≥0，
z表示新的目標(biāo)函數(shù)，f表示所有節(jié)點(diǎn)對(duì)之間非最短路徑上的流量，由于目標(biāo)函數(shù)包含需求約束，因而梯度投影的可行空間僅受非負(fù)條件約束。對(duì)任一OD對(duì)，在可行解上，通過沿負(fù)梯度方向?qū)ふ?，?huì)找到更優(yōu)的解。這一梯度通過計(jì)算非最短路徑上的流量求的，步長(zhǎng)通過求解路徑流變量的二階導(dǎo)數(shù)獲得。當(dāng)非最短路徑流量發(fā)生變化時(shí)，最短路徑上的流量隨之發(fā)生變化，這樣才滿足需求限制。目標(biāo)函數(shù)的梯度用非最短路徑上的流量變量表示為 其中k∈Krs，k≠krs 梯度向量里的每一分量都是某一路徑一階導(dǎo)數(shù)長(zhǎng)度與最短路徑導(dǎo)數(shù)長(zhǎng)度的差，就平衡分配而言，一階導(dǎo)數(shù)長(zhǎng)度是流量解對(duì)應(yīng)的路徑成本。路徑k上流量的少量增加會(huì)導(dǎo)致最短路徑上流量的減少，所以兩條路徑上公共路段上的流量不變。因而二階導(dǎo)數(shù)是路徑k上二階導(dǎo)數(shù)長(zhǎng)度的和，或者是最短路徑krs上二階導(dǎo)數(shù)長(zhǎng)度的和。求出z對(duì)每一路徑流量的二階導(dǎo)數(shù)后，可以假設(shè)一個(gè)對(duì)角海森矩陣，二階導(dǎo)數(shù)的負(fù)值可以產(chǎn)生一個(gè)更新每一條路徑的近似Newton步長(zhǎng)?；谝陨戏治?，R.Jayakrishnan給出了梯度投影的具體算法 第一步初始化。ta＝ta(0)，

執(zhí)行全有全無交通分配，產(chǎn)生路徑流量f1rs和路段流量xa1，令迭代次數(shù)等于1，根據(jù)節(jié)點(diǎn)r-s間的最短路徑初始化路徑集合Krs。
第二步更新。


更新路徑集合Krs中所有路徑的一階導(dǎo)數(shù)長(zhǎng)度dkn(當(dāng)前流量下的路徑費(fèi)用)。
第三步方向搜索。基于


尋找節(jié)點(diǎn)對(duì)r-s之間的最短路徑Krsn，如果與當(dāng)前路徑集合Krs存在差異，將其加入到路徑集合Krs，并將其記錄為

或者將路徑集合Krs中的最短路徑記錄為Krsn。
第四步移動(dòng)。設(shè)置新的路徑流量 滿足 式中，a表示k上路段或者Krs上的路段，但不能既在路段k上又在Krs；αn表示比例步長(zhǎng)校正因子；在這些樹上對(duì)流量進(jìn)行分配，得到路段流量xan+1。
第五步收斂檢驗(yàn)。如果滿足收斂標(biāo)準(zhǔn)，停止，否則令n＝n+1，轉(zhuǎn)入第二步。
在迭代過程中，可以將αn設(shè)置為固定值，R.Jayakrishnan發(fā)現(xiàn)將α設(shè)置為1可以較好的收斂。收斂時(shí)，路段流量是唯一的，而路徑流量解可能不唯一。
②利用已知數(shù)據(jù)和交通模擬分配方法在路網(wǎng)上進(jìn)行模擬，應(yīng)用蒙特卡洛方法得到路段可靠度的具體算法如下 第一步初始化，令k＝1； 第二步輸入初始路段容量值，確定路段容量最大退化程度、退化路段占總路段數(shù)目的比例，隨即產(chǎn)生路段容量退化程度，得到退化后的各路段容量； 第三步輸入OD出行矩陣，OD矩陣選用高峰小時(shí)OD矩陣表示； 第四步根據(jù)退化的路段容量和OD出行矩陣進(jìn)行交通分配，交通分配算法采用前文中介紹的基于路徑的梯度投影算法； 第五步得到交通分配結(jié)果后，計(jì)算各路段的V/C；V是路段流量，C是路段容量。
第六步判斷迭代次數(shù)k，若k＞kmax，轉(zhuǎn)入下一步，或者轉(zhuǎn)入第二步； 第七步整理路段飽和度數(shù)據(jù)，計(jì)算各路段的可靠度。
③得到路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間距離的修正距離矩陣的方法為 定義1給定簡(jiǎn)單加權(quán)圖G＝<V，E，W>，設(shè)vo，v1，…，vm∈V；邊(或弧)e1，e2，…，em∈E，其中vi-1、vi是ei的結(jié)點(diǎn)，序列v0 v1…vm稱為連接v0到vm的路，記為v0 v1…vm。w01+w02+…+w(n-1)n稱為該路的長(zhǎng)度。通常的無向圖和有向圖可以看成是加權(quán)圖的特例。
定義2給定簡(jiǎn)單加權(quán)圖G＝<V，E，W>，V＝{vo，v1，…，vn-1}，稱A＝(aij)為圖G的修正鄰接矩陣，其中wij表示vi和vj之間邊的權(quán)值，rij表示連接節(jié)點(diǎn)vi和vj之間路段的可靠度。其中
利用Dijkstra算法得到節(jié)點(diǎn)間的最短距離dij，進(jìn)而得到修正距離矩陣D，其基本思想是按路徑長(zhǎng)度遞增的次序產(chǎn)生最短路。
Dijkstra算法的基本思路是假設(shè)每個(gè)點(diǎn)都有一對(duì)標(biāo)號(hào)(dj，pj)，其中dj是從起源點(diǎn)s到點(diǎn)j的最短路徑的長(zhǎng)度(從頂點(diǎn)到其本身的最短路徑是零路(沒有弧的路)，其長(zhǎng)度等于0；pj則是從s到j(luò)的最短路徑中j點(diǎn)的前一點(diǎn)。求解從起源點(diǎn)s到點(diǎn)j的最短路徑算法的基本過程如下 1)初始化。起源點(diǎn)設(shè)置為①ds＝0，ps為空；②所有其他點(diǎn)di＝∞，pi＝？；③標(biāo)記起源點(diǎn)s，記k＝s，其他所有點(diǎn)設(shè)為未標(biāo)記的。ds、ps、di、pi只是一種標(biāo)記； 2)檢驗(yàn)從所有已標(biāo)記的點(diǎn)k到其直接連接的未標(biāo)記的點(diǎn)j的距離，并設(shè)置 dj＝min[dj，dk+aij](10) 式中，akj是從點(diǎn)k到j(luò)的引入路段可靠度后的修正距離。
3)選取下一個(gè)點(diǎn)。從所有未標(biāo)記的結(jié)點(diǎn)中，選取dj中最小的一個(gè)i di＝min[dj，所有未標(biāo)記的點(diǎn)j](11) 點(diǎn)i就被選為最短路徑中的一點(diǎn)，并設(shè)為已標(biāo)記的。
4)找到點(diǎn)i的前一點(diǎn)。從已標(biāo)記的點(diǎn)中找到直接連接到點(diǎn)i的點(diǎn)j*，作為前一點(diǎn)，設(shè)置 i＝j(luò)*(12) 5)標(biāo)記點(diǎn)i。如果所有的點(diǎn)已標(biāo)記，則算法完全推出，否則，記k＝i，轉(zhuǎn)到2)再繼續(xù)。從上面可以看出，在按標(biāo)記法實(shí)現(xiàn)Dijkstra算法的過程中，核心步驟就是從未標(biāo)記的點(diǎn)中選擇一個(gè)權(quán)值最小的弧段，即上面所述算法的2)～5)步。
2、將步驟1中得到節(jié)點(diǎn)i，j之間的最短距離dij作為的距離。根據(jù)緊急救援設(shè)施的快速反應(yīng)要求，公共服務(wù)設(shè)施的公平性要求，緊急救援設(shè)施的應(yīng)用效率性要求，采用多目標(biāo)決策模型，確定緊急救援設(shè)施在城市中的布局。
考慮需求區(qū)域集合I和候選設(shè)施集合J，決策變量ui為需求區(qū)域i被超額覆蓋的次數(shù)(i＝1，2，…，I)；0-1變量yj表示如果設(shè)施j被設(shè)置，yj＝1，否則yj＝0，j＝1，2，…，J；0-1變量zij表示如果設(shè)施j服務(wù)需求區(qū)域i，zij＝1，否則zij＝0，i＝1，2，…，I；j＝1，2，…，J。模型參數(shù)為需求區(qū)域i的權(quán)重為wi，需求區(qū)域i要求的最少服務(wù)設(shè)施數(shù)為qi，需求區(qū)域i到候選設(shè)施j的行車距離為dij，預(yù)先確定的應(yīng)急救援設(shè)施數(shù)目為p。
應(yīng)急救援設(shè)施選址的多目標(biāo)決策模型表述為 min V1＝L max min s，t zij-yj≤0，j∈J yj∈0或1，zij∈0或1，ui≥0，j∈J 模型說明如下 1)約束條件

和zij-yj≤0，

j∈J保證設(shè)置的應(yīng)急救援設(shè)施數(shù)目為給定的p； 2)約束條件


保證設(shè)置的應(yīng)急救援設(shè)施數(shù)目不低于需求區(qū)域i要求的最少設(shè)施數(shù)qi，超出的數(shù)目

即為需求區(qū)域i超額覆蓋的次數(shù)ui； 3)目標(biāo)函數(shù)minV1＝L和約束條件


使設(shè)置的應(yīng)急救援設(shè)施服務(wù)需求區(qū)域的加權(quán)最大距離(平均意義上)L為最小，體現(xiàn)公平性； 4)如果約束條件


改變?yōu)閐ijzij≤L，

j∈J，則目標(biāo)函數(shù)minV1＝L和約束條件dijzij≤L，

j∈J保證設(shè)置的應(yīng)急救援設(shè)施服務(wù)需求區(qū)域的最大距離L為最小，體現(xiàn)對(duì)應(yīng)急救援設(shè)施快速反應(yīng)的要求； 5)目標(biāo)函數(shù)

和約束條件


使超額覆蓋最大化， 主要目的是使權(quán)重越大的需求區(qū)域有更多的應(yīng)急救援設(shè)施為其服務(wù)； 6)目標(biāo)函數(shù)

和約束條件


使設(shè)置的應(yīng)急 救援設(shè)施服務(wù)需求點(diǎn)的加權(quán)總距離為最小，體現(xiàn)效率性。
上述模型為3個(gè)目標(biāo)的多目標(biāo)決策模型，多目標(biāo)準(zhǔn)則函數(shù)為min[V1，-V2，V3]。采用參數(shù)規(guī)劃的加權(quán)法和約束法來求解上述3個(gè)目標(biāo)的選址決策模型。當(dāng)使用目標(biāo)加權(quán)法時(shí)，通過對(duì)3個(gè)目標(biāo)賦予不同的權(quán)數(shù)，可靈活地對(duì)這些目標(biāo)進(jìn)行取舍。這主要考慮到在實(shí)際選址決策問題中，決策者不一定同時(shí)處理3個(gè)目標(biāo)，而只考慮其中一個(gè)或兩個(gè)。例如，取h1＝1，h2＝0，h3＝0時(shí)，即只考慮目標(biāo)V1，決策模型實(shí)際上體現(xiàn)應(yīng)急救援設(shè)施快速反應(yīng)的要求；當(dāng)取h1＝0，h2＝0，h3＝1時(shí)，即只考慮目標(biāo)V3，決策模型實(shí)際上是體現(xiàn)緊急救援設(shè)施的效率性要求；如果取h3＝0，h1＞0，h2＞0時(shí)，考慮的是雙目標(biāo)決策問題，使最大服務(wù)距離L最小，同時(shí)使超額覆蓋最大，通過調(diào)整h2和h1的不同取值，能獲得一組權(quán)衡解，供決策者根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行取舍。
如果同時(shí)考慮3個(gè)目標(biāo)，可采用目標(biāo)約束法，保留決策問題中的一個(gè)目標(biāo)，其余2個(gè)目標(biāo)被作為約束，通常保留目標(biāo)V3，并把目標(biāo)V1和V2約束化，使V1和V2分別約束于可接受值α和β，即L≤α和

通過采取連續(xù)改變?chǔ)梁挺碌闹的塬@得一組權(quán)衡解，供決策者視實(shí)際情況抉擇。
下面結(jié)合以實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
實(shí)施例 考慮某地區(qū)的12個(gè)街區(qū)，當(dāng)?shù)卣?jì)劃在7個(gè)候選設(shè)施地點(diǎn)(A，B，…，G)中選擇p＝5個(gè)地點(diǎn)設(shè)立應(yīng)急救援設(shè)施。假定各街區(qū)的需求都集中在街區(qū)的中心(如街道辦事處)，候選設(shè)施到街區(qū)中心的行車距離dij及各街區(qū)的人口如表1所示。當(dāng)?shù)卣?萬人以下的街區(qū)至少有1個(gè)設(shè)施為其服務(wù)，4萬人～10萬人的街區(qū)至少有2個(gè)設(shè)施為其服務(wù)，10萬人以上的街區(qū)至少有3個(gè)設(shè)施為其服務(wù)，即q5＝q6＝q8＝1，q1＝q4＝q7＝q10＝q12＝2，q2＝q3＝q9＝q11＝3.。這里以各街區(qū)的人口作為該街區(qū)的權(quán)重wi。
表1候選設(shè)施到街區(qū)中心的行車距離(Min)及各街區(qū)人口數(shù)

首先使用目標(biāo)加權(quán)法，結(jié)合應(yīng)急救援設(shè)施不同的部署策略，分析各種求解策略。
求解策略1考慮應(yīng)急救援設(shè)施預(yù)防性部署策略，該策略要求應(yīng)急救援設(shè)施靠近高風(fēng)險(xiǎn)的需求區(qū)域，如果在實(shí)際中無法預(yù)計(jì)重大突發(fā)事件會(huì)在哪個(gè)區(qū)域發(fā)生，則應(yīng)考慮最壞情況，使應(yīng)急救援設(shè)施服務(wù)需求區(qū)域的加權(quán)最大距離最小，即滿足快速反應(yīng)要求。取h1＝1，h2＝0，h3＝0，求解單目標(biāo)線性規(guī)劃問題(即目標(biāo)函數(shù)V1滿足于約束條件)。使用線性整數(shù)規(guī)劃的程序得到該問題的解為 y1＝1y3＝1y4＝1y6＝1y7＝1L＝66.5 即選擇候選設(shè)施地點(diǎn)1、3、4、6和7設(shè)置應(yīng)急救援設(shè)施，該問題解也給出應(yīng)急救援設(shè)施的服務(wù)指派(記Sj＝{i}為設(shè)施j服務(wù)需求區(qū)域i的集合)為 S1＝{1，2，3，5，6}S3＝{9，10，11，12}S4＝{8，9，10，11} S6＝{1，2，3，4，7}S7＝{2，3，4，7，9，11，12} 應(yīng)急救援設(shè)施服務(wù)需求點(diǎn)的最大加權(quán)平均距離為66.5。
求解策略2考慮預(yù)防性應(yīng)急救援設(shè)施部署策略，如果實(shí)際決策中指定了應(yīng)急救援設(shè)施第一時(shí)刻應(yīng)急反應(yīng)的最大距離限制(覆蓋距離)，這時(shí)應(yīng)保證應(yīng)急救援設(shè)施設(shè)置在各個(gè)需求區(qū)域的覆蓋距離之內(nèi)，并使超額覆蓋需求區(qū)域的人口最大，即求解最大超額覆蓋問題。令L等于覆蓋距離，同時(shí)模型約束條件


由約束條件dijzij≤L，

j∈J替代，取h1＝0，h2＝1，h3＝0，最大超額覆蓋問題為求解目標(biāo)函數(shù)V2，滿足于約束條件。
求解最大超額覆蓋問題時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)不可行的情況，這時(shí)或者增加應(yīng)急救援設(shè)施數(shù)目p，或者放松覆蓋距離L，使問題變?yōu)榭尚?。本例中，假定覆蓋距離L＝7，則問題無解，當(dāng)放松覆蓋距離L＝8時(shí)，問題可行，具體解為 y1＝1y2＝1y4＝1y6＝1y7＝1 u1＝1u4＝1u5＝3u6＝2u7＝3u8＝2u9＝2 應(yīng)急救援設(shè)施的服務(wù)指派為 S1＝{1，2，3，5，6，7，8，9}S2＝{5，6，7，8，9，10，11，12} S4＝{5，6，7，8，9，10，11} S6＝{1，2，3，4，5，6，7，9}S7＝{2，3，4，7，9，11，12} 應(yīng)急救援設(shè)施最大超額覆蓋需求區(qū)域的人數(shù)為91.6萬人。
求解策略3考慮使得選址的目標(biāo)是要求設(shè)置的應(yīng)急救援設(shè)施到需求區(qū)域總加權(quán)距離為最小，即滿足效率性要求。目標(biāo)權(quán)數(shù)可取h1＝0，h2＝0，h3＝1，即求解目標(biāo)函數(shù)V3滿足于約束條件的線性規(guī)劃問題，得到解為 y2＝1y3＝1y5＝1y6＝1y7＝1 應(yīng)急救援設(shè)施的服務(wù)指派為 S2＝{8，9，10，11，12}S3＝{9，10，11}S5＝{1，2，3，5，6，7，9} S6＝{1，2，3，4} S7＝{2，3，4，7，11，12} 應(yīng)急救援設(shè)施到需求區(qū)域的總加權(quán)距離為1087.8。
如果考慮應(yīng)急救援設(shè)施的混合性部署策略，需要同時(shí)處理3個(gè)目標(biāo)，采用目標(biāo)約束法，保留目標(biāo)V3，并把目標(biāo)V1和V2約束化。目標(biāo)V1為應(yīng)急救援設(shè)施服務(wù)需求區(qū)域的最大距離最小，使用模型約束條件dijzij≤L，

j∈J，而V1目標(biāo)約束的右端值α可取不同的最大服務(wù)距離(如8min、9min等)。目標(biāo)V2使超額覆蓋需求區(qū)域的權(quán)重最大，V2目標(biāo)約束的右端值可取

K決策者優(yōu)先考慮的需求區(qū)域集合，再加上原有約束，把原問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)的線性參數(shù)規(guī)劃問題。即 s，t L≤α zij-yj≤0 dijzij≤L yj∈0或1，zij∈0或1，uij≥0，整數(shù) 通過連續(xù)改變目標(biāo)約束條件α和β的值，能獲得一組權(quán)衡解。
在實(shí)例中，如果決策者希望應(yīng)急救援設(shè)施的最大服務(wù)距離盡量小，同時(shí)又希望盡量超額覆蓋人口的需求區(qū)域，選取α和β的不同值，求解單目標(biāo)線性規(guī)劃問題式(14)，則可求取如下一組解。
(1)最大距離為8min時(shí)，只能超額覆蓋人口在10萬人以上的需求區(qū)域9，即α＝8，β＝12.1(u9＝1)，具體解為 y2＝1y3＝1y5＝1y6＝1y7＝1 設(shè)施的服務(wù)指派為 S2＝{8，9，10，11} S3＝{9，10，11，12}S5＝{1，2，3，5，6，7，9} S6＝{1，2，3，4}S7＝{2，3，4，7，9，11，12} 總加權(quán)距離為1148.1。
(2)當(dāng)希望超額覆蓋需求區(qū)域2和3時(shí)，最大服務(wù)距離必須增大到10min，即α＝10，β＝25.7(u2＝u3＝1)，解為 y1＝y(tǒng)3＝1y5＝1y6＝1y7＝1 設(shè)施的服務(wù)指派為 S1＝{2，3，5，6，10}S3＝{9，10，11，12}S5＝{1，2，3，7，8，9，11} S6＝{1，2，3，4，7} S7＝{2，3，4，9，11，12} 總加權(quán)距離為1335.4。
在實(shí)際的選址決策過程中可以求出更多的權(quán)衡解，然后由決策者根據(jù)具體情況(或其偏好)決定一個(gè)最終解。
權(quán)利要求
1.一種基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，其特征在于利用交通模擬方法得到路段可靠度，進(jìn)而獲得路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正鄰接矩陣、修正距離矩陣，最后得到緊急救援設(shè)施在城市中的布局，具體包括以下步驟
步驟A，根據(jù)城市路網(wǎng)的基本信息，包括城市典型時(shí)段的OD矩陣、路段容量以及路段暢行時(shí)間，采用確定性用戶均衡法在路網(wǎng)上進(jìn)行模擬分配，獲得各個(gè)路段的交通量；
步驟B，采用蒙特卡洛方法和步驟A得到的模擬分配結(jié)果建立路段可靠度；
步驟C，采用路段可靠度獲得路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正鄰接矩陣，然后采用Dijkstra算法得到城市路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正距離矩陣；
步驟D，根據(jù)緊急救援設(shè)施的不同需要確定所要設(shè)置緊急救援設(shè)施的目標(biāo)，先采用多目標(biāo)決策模型，然后分別采用目標(biāo)加權(quán)法和目標(biāo)約束法將問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)決策模型進(jìn)行求解，得到緊急救援設(shè)施在城市中的布局，解決區(qū)域中緊急救援設(shè)施布置的問題。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，其特征在于所述步驟D中采用目標(biāo)加權(quán)法和目標(biāo)約束法將問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)決策模型進(jìn)行求解的具體過程是通過目標(biāo)加權(quán)法對(duì)多目標(biāo)賦予不同的權(quán)重，將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)；通過目標(biāo)約束法保留決策問題中的一個(gè)目標(biāo)，其余目標(biāo)被作為約束條件。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于城市路網(wǎng)可靠度的緊急救援設(shè)施配置方法，包括以下步驟首先利用城市道路網(wǎng)基本信息，采用確定性用戶均衡法進(jìn)行交通分配，然后利用交通模擬方法，獲得城市道路交通流信息，建立路段可靠度；接著引入一種應(yīng)用路段可靠度的Dijkstra算法，得到城市路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間修正距離矩陣；最后建立應(yīng)急救援設(shè)施選址的多目標(biāo)決策模型，根據(jù)不同目標(biāo)確定緊急救援設(shè)施在城市中的布局；本發(fā)明考慮了城市路網(wǎng)的隨機(jī)性和救援設(shè)施選址時(shí)多目標(biāo)要求，使得緊急救援設(shè)施的布局更加符合實(shí)際情況的需要。
文檔編號(hào)G08G1/01GK101777255SQ20101010230
公開日2010年7月14日 申請(qǐng)日期2010年1月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月28日
發(fā)明者程琳, 劉政威 申請(qǐng)人:東南大學(xué)