基于改进蚁群算法与GIS的道路应急疏散路径优化研究

摘要

近年来，随着干线公路网的快速形成，道路交通事件也频繁发生，一旦发生交通事件，就会影响道路运行状况，造成不同程度的交通拥挤并引发环境污染、能源浪费等一系列问题。本文主要研究道路网络中发生交通事件时，对事件影响范围内交通客体疏散路径的优化问题。 首先，对最优路径算法进行分析，通过多种智能优化算法的深入分析与研究发现蚁群算法中蚂蚁出行的随机性和并行性，与用户出行时对已知信息和历史经验的依赖性具有很大的相似性，因此采用蚁群算法进行路径搜索。本文在转移规则中引入路段通行能力函数，启发函数以路阻函数作为当量长度代替路段几何长度，以保证算法在路径搜索时更倾向于通行时间短和容量大的路段，提出适用于疏散路径的改进蚁群算法。 其次，对交通分配模型进行分析研究。综合分析不同模型的特点、使用条件、模型结果精度以及应急疏散的特点，本文采用容量限制模型进行交通分配，并以BPR函数作为路段阻抗函数。再次，对道路应急疏散问题进行描述，建立综合考虑背景车流、疏散车流，以疏散时间最短为目标的道路网络应急疏散模型，并提出双层迭代机制对模型进行求解。内迭代采用改进蚁群算法寻找起讫点之间的最短路径，以用于交通量的加载，外迭代用容量限制分配法更新路阻。通过实验分析蚁群算法参数对计算结果和收敛速度的影响，得出最优参数组合，将最优参数组合应用于改进蚁群算法中，从而得到合理、可行的道路网络应急疏散路径选择方案。 最后，以ArcGIS系列软件为应用平台，在ArcGIS10.1的环境中创建道路网络的网络数据集，为路网的网络分析提供数据。在VS2010的开发环境中使用C#编程语言，借助GIS的图形表达功能将路径分析数据图形化，使得路径信息以更直观的形式体现出来。 该研究是为了及时、有效地处理各种突发性交通事件，实现快速疏散和紧急救助，以达到减少人员伤亡和经济损失的目的。

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