【摘 要】
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基于路网应急疏散问题的实际需求,提出以路径流量为决策变量,以疏散流量最大、疏散路线最短和可靠性最高为目标的多目标优化模型,综合考虑了应急疏散的时效性、经济性和安全
【机 构】
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北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,民政部/教育部减灾与应急管理研究院,
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基于路网应急疏散问题的实际需求,提出以路径流量为决策变量,以疏散流量最大、疏散路线最短和可靠性最高为目标的多目标优化模型,综合考虑了应急疏散的时效性、经济性和安全性,并设计自适应小生境Pareto遗传算法对模型进行求解。以某地区实际路网为例进行模拟分析,验证了算法的有效性和可行性。
Based on the actual demand of emergency evacuation of road network, a multi-objective optimization model is proposed, which takes the path traffic as the decision variable, the evacuation flow rate as the largest, the shortest evacuation route as the goal and the highest reliability as the goal. Considering the timeliness, economy and Safety, and design adaptive niche Pareto genetic algorithm to solve the model. Taking the actual road network in a certain area as an example, the simulation analysis shows that the algorithm is effective and feasible.
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