[发明专利]一种基于拉格朗日松弛算法的短期预警疏散路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于拉格朗日松弛算法的短期预警疏散路径规划方法，包括：(1)根据疏散人员的疏散起点、疏散终点以及出发时间窗和到达时间窗，建立三维车辆/步行—时间—空间网络；(2)定义二元决策变量，建立多乘客多司机网络流模型；(3)将难约束赋予拉格朗日乘子，松弛到目标函数中得到新的拉格朗日松弛函数。求解以拉格朗日乘子为变量的拉格朗日对偶问题；(4)使用次梯度法更新拉格朗日乘子；(5)构建新的车辆/步行—时间—空间网络，求解新的车辆路径问题模型，同时更新搜索步长和迭代次数；(6)若此时迭代次数不满足要求，则迭代(3)‑(5)直至满足条件结束循环。本发明能够用尽可能少的成本完成更多人员的疏散。

技术领域

本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于拉格朗日松弛算法的短期预警疏散路径规划方法。

背景技术

自然灾害包括洪涝、风雹、干旱、台风、地震、地质灾害、低温冷冻和雪灾等，近年来，灾害造成的经济损失明显增加。为了减少由于灾害造成的直接或潜在的生命危险，有必要将人口从受灾地区大规模疏散到安全的地方，这种极端事件需要在短时间内或者毫无预警的情况下从受灾区域撤离大量人口。灾害发生的可预测性的准备时间直接影响到疏散通知的发布。疏散问题可分为短期预警疏散和无预警疏散短期预警灾害的疏散，例如台风或洪水等短期预警灾害通常会在24至72小时前发布预警，从而使撤离人员和应急管理机构为撤离做好更多准备。在短期预警疏散计划的编制中，没有私人汽车和缺乏燃油是应急疏散中的两个主要问题。

如果能够在拼车疏散的基础上允许乘客步行从起点到上车点或者步行从下车点到终点，就能够充分利用乘客的灵活性从而减少司机为了服务乘客必须的绕路路程，从而尽可能缩短疏散时间。而在实际的灾害疏散中，难以提前确定可行的无车乘客上车或者下车点。因此，研究允许乘客步行的短期预警拼车疏散问题对于成功完成短期预警灾害的疏散具有较高的实际应用价值。

发明内容

解决的技术问题：针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于拉格朗日松弛算法的短期预警疏散路径规划方法，将无车疏散人员的步行引入拼车疏散中，从而用尽可能少的成本完成更多人员的疏散。

技术方案：

一种基于拉格朗日松弛算法的短期预警疏散路径规划方法，所述短期预警疏散路径规划方法用于将无车疏散人员的步行信息引入拼车疏散中，解决允许乘客步行情况下的短期预警拼车疏散问题；

所述短期预警疏散路径规划方法包括以下步骤：

S1，根据疏散人员的疏散起点、疏散终点、出发时间窗、到达时间窗和有车疏散人员拥有车辆的车容量，在交通网络中添加所有疏散人员起终点对应的虚拟节点和虚拟路段，确定无车疏散人员的可达节点和有车疏散人员的可行路径，建立三维车辆/步行—时间—空间网络；三维车辆/步行—时间—空间网络包括三维车辆/步行—时间—空间节点集合、依据可行规则构建的连接在车辆/步行—时间—空间节点之间的车辆/步行—时间—空间弧集合以及每条车辆/步行—时间—空间弧的使用成本；

S2，定义二元决策变量其中p∈P，集合P是所有疏散人员集合；(v,u,i,j,t,s)∈Φ，y(p,v,u,i,j,t,s)∈{0,1}，Φ是可行弧集合；以最小化无车疏散人员的总路线成本为目标函数，建立多乘客多司机网络流模型；如果y(p,v,u,i,j,t,s)等于1，则疏散人员p通过方式v在t时刻到达节点i，且通过方式u在s时刻到达节点j；方式v和方式u包括搭载车辆和步行两种方式；

S3，将难约束赋予拉格朗日乘子，松弛到目标函数中得到新的拉格朗日松弛函数，求解以拉格朗日乘子为变量的拉格朗日对偶问题；

S4，使用次梯度法更新拉格朗日乘子；

S5，采用更新后的拉格朗日乘子构建新的车辆/步行—时间—空间网络，求解新的车辆路径问题模型，同时更新搜索步长和迭代次数；

S6，重复步骤S3至步骤S5，直至迭代次数达到预设的迭代次数阈值时，结束循环。