【摘 要】
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针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素，降低了疏散路径方案的有效性问题，提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院; 中国测绘科学研究院; 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心; 甘肃省地理国情监测工程实验室;
【基金项目】
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中央科研院所基本业务费项目-基于地理国情视角的大湾区综合统计分析(AR1927);兰州交通大学优秀平台支持(201806)
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针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素，降低了疏散路径方案的有效性问题，提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法。首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化，构建实时动态的旅行时间矩阵，然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。采用改进的动态蚁群算法构建的动态路径规划方法，能在交通拥堵区和动态路网阻抗变化后快速更新路线，较好地平衡了疏散过程中的全局疏散时间与局部拥堵间的矛盾。实验结果表明，当交通拥堵级别增加时，相比现有的路径规划算法，本文的方法分别减少18%的平均疏散时间和11%的总旅行时间，增加26%的路网利用率。
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