城市社区应急避难场所区位配置模型研究

为提高城市社区应急避难场所的应急疏散和避难能力,用数学建模方法确定应急避难场所在社区中的最优选址。依据运筹学中设施区位配置(L-A)模型理论和城市应急避难场所的布局原则,构建城市社区应急避难场所选址模型。借助交互式的线性和通用优化求解器(LINGO)对其求解。利用构建的选址模型及求解方法,评价北京市某社区现状应急避难场所位置的合理性。结果表明,该社区现有应急避难场所位置不合理,理论最优位置应在4号居民楼与下沉广场之间。全面合理的选址模型条件能使最优选址更接近现实需求。     

高速公路应急救援中心选址优化模型

为完善高速公路交通事故应急救援体系,以昆石高速为研究对象,将遗传算法(GA)与反向传播神经网络模型(BP)相结合,运用GA-BP神经网络模型鉴定高速公路事故多发段,根据昆石高速环境条件选定应急救援中心候选点;应用双层规划理论模型分析昆石高速应急救援中心选址,并利用萤火虫算法优化求解,得到昆石高速公路应急救援中心选址的最优方案。研究结果表明:GA-BP神经网络模型鉴别高速公路事故多发段相较于传统模型更准确;运用双层规划模型和萤火虫算法求解可得到昆石高速应急救援中心最佳选址方案。     

基于多目标规划的城市避难场所选址研究

当城市发生重大事故灾害与突发事件时,有效地对人群进行疏散,使之撤离到相对安全的避难场所,是应急救援行动的核心技术问题,是解决城市公共安全问题必须首先面对的重大课题.充分考虑选址问题中的"公平"和"效率"原则,提出了城市避难场所选址的多目标规划模型,并利用建模优化软件LINGO(Linear Interactive and General Optimizer)进行了求解,从而得出避难场所的最佳选址位置.最后,以天津市地震避难场所的选址为例,说明了多目标规划在城市避难场所选址中的应用过程.结果表明,这种方法可以满足选址规划需求,具有一定的现实意义.     

灾害大规模混合应急疏散研究

为提高城市在自然灾害发生后的大规模疏散效率,减少人员伤亡和财产损失,以总时间最短为上层目标函数,应急疏散路网利用率最大为下层目标函数,考虑道路的通行能力及应急交通管理部门对应急疏散产生的影响,建立一个双层人车应急混合疏散规划模型。鉴于模型的复杂性,采用粒子群算法对模型进行求解。算例结果表明:有应急交通部门统一管理的路网应急疏散的能力比自然路网应急疏散的能力高87.3%。     

基于多目标分布估计算法的地铁网络化应急站点选址

为提升地铁网络的应急救援能力,提出兼顾地下和地面交通两种运输方式的应急资源网络化共享模式,并建立多目标优化模型,对应急站点进行优化选址。模型以应急站点数量最少和总响应时间最短为优化目标,地铁车站重要程度为关键因素,求解各地铁车站的优化覆盖方案。提出了一种多目标分布估计算法,该算法采用拥挤比较算子和锦标赛选择算法获取优势群体,借助概率模型描述可行解的离散分布,并不断更新概率模型来实现种群的进化。运用建立的模型和算法求解北京市局部地铁网络应急站点选址问题,最终获得满足地面交通运输时效、并符合问题优化目标的Pareto最优解集。与NSGE-Ⅱ算法相比,多目标分布估计算法提前123代开始收敛,且针对最小化问题,多目标分布估计算法最优解的两个目标函数值较NSGE-Ⅱ算法分别减小64%和29%。可见,模型符合地铁应急站点选址问题的决策规则;多目标分布估计算法有效地缩小了决策空间,它比NSGE-Ⅱ算法更快地收敛,且能够获得更为优化的应急站点选址方案。     

考虑洪涝灾害风险的城市应急避难场所选址研究*

为解决洪涝灾害下城市应急避难场所选址优化问题,将洪涝灾害风险评估与选址模型相结合。首先,运用灰色模糊综合评价法对洪涝灾害风险进行评价,得到洪涝灾害风险综合指数。然后,将综合指数归一化处理后作为权重引入疏散距离最小化和覆盖人口最大化的目标函数,结合最小化避难所数量,以最大服务范围、容量作为约束,构建引入洪涝灾害综合风险权重的多目标应急避难场所选址优化模型,并采用遗传算法对模型进行求解。最后,以武汉市作为实证研究对象验证模型的科学性和有效性。研究结果表明:在考虑洪涝灾害风险的情况下,应急避难场所选址方案可在接近最优解的情况下达到最优。研究结果可为城市防洪应急避难场所布局优化提供参考。     

考虑用地吸引度的避震疏散场所选择模型

为提高城市避震疏散场所选择的合理性,建立城市区域范围内基于不同用地吸引度影响下的避震疏散场所选择模型。首先对震害下的疏散人口按震害规模进行估算优化,求出区域范围内的疏散需求量;然后在p中值模型和有限容量选址模型(CFLP)的基础上,引入在不同用地类型下随时序变化的疏散场所吸引度和评价参数,建立综合评价网络型优化选址模型;最后以某市中心避震疏散场所选择为例,建立震害矩阵,估算各震害规模下的疏散人口数量,并预设震害规模为大震的情况下,利用优化模型选择该分区的分中心避震疏散场所和备用中心避震疏散场所。结果表明,通常位于城市居住用地内或周边的疏散场所综合条件最好,吸引度条件最高,位于办公或商业用地的次之,位于工业用地的综合吸引度最低。     

基于复合种群SIR模型的应急防疫物资仓库选址

为提高对疫情的应急响应与控制水平,研究应急防疫物资储备仓库选址方法。首先,综合考虑城市网络中人口及城市间的人流量因素,利用复合种群SIR模型预测应急防疫物资需求量,并以2017年华北地区城市流感数据验证预测准确性;然后,通过栅格化选址区域生成初始解空间,以时效性优先为原则,构建基于P中值模型的大规模区域内储备仓库选址模型,并以加权运输距离最小为目标,设计结合重心法的精英保留遗传算法求解模型;最后,以华北地区防疫物资仓库建设为试验案例,使用真实运输距离数据验证模型和算法的有效性。结果表明：在大规模区域内仓库候选位置未知的情况下,该模型和求解算法能够保证选址方案的合理性和计算敏捷性,在仓库数量有限的条件下满足疫情爆发时的应急防疫物资供应需求。     

基于涟漪扩散算法的元胞自动机人员疏散模型研究

为探究大型公共场所内应急疏散调控策略的合理性、有效性和安全性，开展了2类场所的应急疏散调控策略的仿真研究，记录疏散时间、疏散拥堵时间和路径拥堵程度作为衡量应急疏散调控措施的指标，建立以多对多涟漪扩散算法为核心的线性元胞自动机模型。结果显示，与原有的疏散路线相比，使用算法规划的应急疏散路径可以缩短疏散时间；与仅仅使用算法规划应急疏散路径相比，考虑单一的路径拥堵情况或路网结构而增加的调控措施可能与疏散初衷相悖；但在使用算法规划路径的基础上，综合考虑路径拥堵情况和路网结构而增设的调控措施，其疏散效果是最好的。研究结果可为应急疏散管理者提供紧急情况下的调控策略，避免疏散过程中出现的拥挤、踩踏等二次事故的发生，进而保障人群的疏散安全。     

库区水上应急救助设施多因素P-median选址模型

为提高库区水域的水上应急救助能力和救助设施选址决策的科学性,在深入分析救助设施最优选址问题的基础上,引入应急需求点安全风险权重系数,以应急救助点覆盖半径为约束条件,建立同时考虑救助时间和安全风险的P-median水上应急救助设施选址模型。将所建模型应用于甘肃刘家峡库区水上应急救助设施选址问题,采用免疫算法求解模型,得到应急救助点最优选址方案。结果表明,用免疫算法能有效求得P-median应急救助设施选址模型的最优解。     

考虑不确定性的复合灾害避难疏散风险评估模型

为解决地震-暴雨典型复合灾害情景下避难疏散的不确定性，开展避难疏散风险评估研究。首先，基于我国避难疏散体系规划特征，提出地震暴雨复合灾害下城市避难疏散风险控制目标；其次，考虑避难疏散时间的不确定性，结合地震-暴雨复合灾害避难疏散特点，建立地震-暴雨复合灾害下城市道路通行能力快速评估模型；然后，考虑不同避难需求点风险接受程度的不确定性，提出基于城市规划用地特征的可接受风险水平系数；最后，考虑以上避难疏散过程的不确定性特征，采用优化算法计算最大覆盖应急设施选址决策模型，构建基于地震-暴雨复合灾害避难疏散风险评估模型，并以某北方城市防灾疏散责任区为实证对象，探讨多风险控制目标与多规划方案组合下的风险情况，提出该防灾疏散责任区的最小疏散风险避难场所规划方案。结果表明：该模型能更为实际地评估地震-暴雨复合灾害情景下避难疏散风险，实现不确定因素的量化分析，达到风险评估和空间规划的有效衔接。     

基于情景构建的危化品事故应急疏散模拟研究

为有效控制危化品企业的事故风险,预防重大火灾爆炸事故发生,以天津港"8·12"特别重大火灾爆炸事故为例,建立贝叶斯与元胞自动机(CA)耦合模型,模拟重建事故情景,分析事故各演变环节,探寻事故演化规律,找到该类危化品港口储存行业潜在事故隐患。依据蚁群算法(ACO)建立应急疏散模型,在Matlab平台上模拟仿真受灾最严重小区的居民疏散情况,找到最佳疏散路径,计算得出将周边居民、相关人员疏散到安全区域的响应时间点。结果表明:依据计算机模拟仿真结果规划应急疏散路径,能够提高应急疏散的效率,减少事故的影响。     

多阶段优化规划模型在天津应急资源基站优化规划中的应用

利用多阶段优化选址规划模型对天津市进行应急资源基站的选址规划研究.首先,利用集合覆盖模型(LSCP)确定满足需求的最小应急物流基站数,然后利用最大覆盖模型(MCLP),在备选位置中,根据不同的应急时间标准确定满足需求的合适位置作为应急物流基站的选址.通过计算,分别得到在30 min、45 min和60 min的不同应急时间标准下覆盖天津市全境所需的应急资源基站数以及合理的选址规划方案.研究表明,多阶段选址规划模型将选址规划问题分步骤解决,使问题简化,可以应用于不同的城市安全规划过程,为城市应急管理提供了应急决策依据,有效提高了城市应急管理能力.     

库区水上应急救助设施选址多目标优化模型

为提高库区水域应急救助设施选址决策的科学性,在深入分析应急救助设施最优选址问题的基础上,引入应急需求点的安全风险权重系数,以应急救助点覆盖半径为约束条件,建立以公平性、时效性和可靠性为核心的应急救助设施选址多目标优化模型;利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行模型求解,得到Pareto最优解集,运用改进的逼近理想解排序算法(TOPSIS)在Pareto最优解集中权衡筛选出最佳折衷选址方案;将所建模型应用于某库区水上应急救助设施选址问题。结果表明:模型的非劣解能够充分反映选址实例中的公平性、时效性和可靠性间的悖反关系;用MOPSO和TOPSIS算法,能有效求得选址多目标优化模型的最优折衷解。     

长江干线中下游溢油应急设备点选址优化

为优化长江干线中下游溢油应急设备点选址,建立溢油应急需求水域风险评价体系,采用云模型对其评价,进而构建以加权距离最小为目标的溢油应急设备点选址模型。采用自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution,ADE)对其求解。将模型应用于九江港的溢油应急设备点选址,最终解算选址于瑞昌港区及彭泽港区,此评估结果与九江港实际规划相符。     

基于AHP的区域煤矿应急救援基地优化布局

针对区域煤矿应急救援需求,综合考虑区域应急救援基地选址的经济效益与社会效益,构建以地理位置、经济投入和救援能力等主要指标的评估指标体系,并基于层次分析法（AHP）提出区域煤矿应急救援基地选址模型。依据模型对某市煤矿应急救援基地选址进行优化,并与基于P-中值的ArcGIS网络分析法选址结果对比,证明基于层次分析法（AHP）提出区域煤矿应急救援基地选址模型具有较高的可行性和有效性。研究成果对于提升区域防灾减灾能力,改善城市公共安全水平具有重要的理论与现实意义。     

降雨影响下道路交通应急疏散优化研究

为了在降雨情景下更安全地组织交通应急疏散,提出考虑降雨影响的动态网络加载路段传输模型,引入“降雨强度-路面积水深度-交通自由流速度”关系方程,建立道路交通应急疏散优化模型并设计分阶段算法,研究降雨强度与路面积水深度对应急疏散优化效果的影响规律。研究结果表明：不同程度降雨和道路积水深度对疏散效率影响不同,引发交通拥堵或加剧拥堵程度。研究结果可为制定降雨影响下交通疏散应急预案提供参考。     

危化品道路运输事故应急救援中心选址模型研究

为快速提高危化品道路运输事故应急救援能力,降低事故后果,文章基于目前应急救援中心选址模型的不足,提出了一种新的双目标决策救援中心选址模型。通过综合考虑应急响应时间及应急处理能力对救援能力的影响,建立了救援中心点的最大网络覆盖模型;并采用较优的邻域搜索算法求解救援中心点的合理位置。最后以某地危化品运输路网为例,利用所建模型对事故应急救援中心的合理布局计算求解。结果表明:考虑应急响应时间及应急处理能力限制的应急救援中心选址模型,能够有效提高救援中心的综合应急能力,为有关部门合理规划危化品道路运输事故应急救援中心布局提供理论参考和决策依据。     

复杂地形乡镇地区应急设施选址研究

为加强复杂地形乡镇地区应急服务设施选址决策的科学性,引入交通满意度及道路受损风险系数2个变量,扩展传统的时间满意度函数,构建多属性满意度函数及基于多属性满意的复杂地形乡镇地区应急设施选址模型。采用免疫优化算法求解模型。对4个应急设施点建设进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明,该选址模型是有效的,可用于确定复杂地形乡镇地区应急设施选址事宜。     

考虑动态需求的应急物资配送中心快速选址研究

为有效开展应急物资配送工作,综合考虑灾后道路损毁及恢复情况、不同类型物资动态需求和应急物流的多个优化目标,构建最小化配送时间和成本,同时最大化物资分配公平性的应急物资配送中心快速选址模型;利用耦合Dijstra算法的分层序列法来求解模型,并通过数据仿真分析,设计耦合配送路径的多物资多周期应急物资配送中心选址方案。结果表明:该模型既能实现物资需求和道路状况动态变化情况下,耦合配送路径的应急物资配送中心快速选址;又可减少应急物资配送中心建设和使用中可能产生的资源浪费,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。