【摘 要】
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为解决大规模疏散场景下的避难场所覆盖选择模型合理构建和高效求解的问题,提出考虑扩展操作的城市应急避难场所覆盖选择模型和改进的量子遗传算法(QGA).首先,以总疏散时间最
【机 构】
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武汉理工大学中国应急管理研究中心,湖北武汉430070;武汉理工大学安全科学与应急管理学院,湖北武汉430070
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为解决大规模疏散场景下的避难场所覆盖选择模型合理构建和高效求解的问题,提出考虑扩展操作的城市应急避难场所覆盖选择模型和改进的量子遗传算法(QGA).首先,以总疏散时间最短为目标函数,以分配结果离散性、疏散起始位置和避难场所容量为约束条件,构建大规模场景下的覆盖选择模型;然后,基于扩散操作和QGA提出3种不同的求解方法,分别为考虑不同扩散速度、考虑相同扩散速度和不考虑扩散操作;最后,以上海市黄浦区为研究区域,对比分析3种方法的求解能力,并绘制疏散路径图和热力图.结果表明:城市应急避难场所覆盖选择模型可以提供居民建筑和避难场所的双向覆盖选择结果;模型求解方面,采用考虑不同扩散速度的扩散QGA可以快速获得结果离散性最低、总疏散时间最短的规划方案.
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