【摘 要】
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针对现有研究基于拓扑网络效率分析城市轨道交通网络韧性的不足,提出以网络性能响应函数为基础的韧性评估方法,提出的网络性能响应函数是OD客流损失率和网络服务效率损失率的加权求和,采用德尔菲-熵权法确定指标的综合权重,构建以网络韧性指标最大化为目标的恢复优化模型,采用自适应遗传算法进行求解。以西安市轨道交通网络为例,考虑随机攻击和蓄意攻击策略提出4种假设扰动情景,对比分析目标恢复策略与随机恢复策略、偏好
【基金项目】
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陕西省自然科学基金重点项目(2021JZ-20); 长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102229304);
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针对现有研究基于拓扑网络效率分析城市轨道交通网络韧性的不足,提出以网络性能响应函数为基础的韧性评估方法,提出的网络性能响应函数是OD客流损失率和网络服务效率损失率的加权求和,采用德尔菲-熵权法确定指标的综合权重,构建以网络韧性指标最大化为目标的恢复优化模型,采用自适应遗传算法进行求解。以西安市轨道交通网络为例,考虑随机攻击和蓄意攻击策略提出4种假设扰动情景,对比分析目标恢复策略与随机恢复策略、偏好恢复策略在4种假设扰动情景下对网络韧性修复效果的差异。结果表明:目标恢复策略对轨道交通网络的修复效果最好,其次是偏好恢复策略;与随机攻击策略相比,蓄意攻击时不同恢复策略得到的网络韧性差别较大;选择修复受损车站顺序时,不能仅考虑受损车站在网络拓扑结构中的重要性,还应当考虑受损车站客流量对网络性能的影响;增加修复资源可以缩短恢复时间和提高修复效率,但修复资源的增加与网络韧性的提升不成正比。研究结论可以为城市轨道交通网络的韧性评估与抢修恢复提供决策依据。
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