随着城市化发展速度加快,城市规模日益扩大,城市的安全隐患和风险不断加大,应急条件下的交通疏散越来越受到人们的重视。为了缩短应急条件下交通疏散时间,尽快疏散受灾区域中的车辆,提高疏散资源利用率,本文研究车辆动态行驶模型,交通疏散系统的框架,交通疏散关键算法,面向交通疏散的诱导相关模型和关键算法,以及交通疏散系统的设计、实现与测试。本文介绍当前知名的交通疏散系统、传统的疏散模型的特点,并分析它们存在的不足,利用扩展的前向关联边结构存储路网,分析了交通流在道路上的动态行驶过程,计算车辆在路网中的动态行驶时间。在这些基础上,本文提出面向应急的交通疏散系统框架。在介绍交通疏散算法所追求的多种最优化目标的基础上,本文提出面向动态交通流的应急交通疏散算法,将传统的最短时间路径算法应用到交通疏散中,利用反向流改进交通疏散算法。本文还将启发式搜索应用到交通疏散领域,并改进启发式搜索中的估计值函数,提高算法效率。本文针对可变信息板提出应急条件下基于发布/订阅引擎的应急交通诱导的体系架构。本文提出一种基于交叉口转向比例的区域诱导方法,并基于元胞自动机模型,利用SWARM平台仿真交通流来测试算法效率。测试结果表明,所提出的动态区域诱导方法使得出行者整体的平均出行时间比使用静态的诱导区域划分方法减少20%～25%,平均等待时间减少4%～10%。本文根据所提出和设计的路网存储结构、车辆动态行驶模型、系统框架、应急交通疏散和诱导算法,划分交通疏散系统模块,设计和实现了系统的各个模块,最后基于洪水扩散模型对系统进行了测试。测试结果表明,系统能动态地根据灾难的变化给出疏散路线,实现了避难所的高利用率,较快地将危险区域中的车辆疏散到安全区域。