基于运输模型的灾前大规模人员应急疏散分配方案研究

作     者：张云霞 

作者单位：华东师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张昆

授予年度：2023年

学科分类：07[理学] 0707[理学-海洋科学] 

主      题：应急疏散 风暴潮灾害 运输问题 WebGIS 启发式算法 

摘      要：台风风暴潮灾害致灾范围广,造成的人员伤亡和经济损失在自然灾害中居首位。我国是深受风暴潮灾害影响的国家之一。根据风暴潮灾害的相关预案可知,目前我国防御风暴潮灾害的主要措施为预先进行隐患排查,制定应急预案,在台风来临前组织风险区群众转移避险。但现阶段应急疏散人员分配方案多依靠决策者的经验和判断采取就近安置的方式,有可能造成资源抢占,导致疏散方案不够优化。基于此背景,本文结合防御风暴潮灾害应急疏散方案的实际需求,研究运输模型和线性规划相关模型在应急疏散中的应用,旨在构建科学高效的应急疏散方案,为相关部门提供辅助支持。本文的主要研究内容和成果包括:(1)提出避灾点容量受限的最少车次应急疏散人员分配模型MVEEACC(Minimum vehicle emergency evacuee allocation model with capacity constraints),模型以总旅行成本最少为目标函数,并且考虑了避灾点容量限制以及运输群众的车辆有载客量限制,给出了模型的假设前提、约束条件和数学公式。(2)基于线性规划和运输问题的MVEEACC问题模型求解。传统的运输模型中,运输费用与转运人数线性相关,转运人数越多费用越高。而在应急疏散的例子中,运输费用与转运车辆的载客量有关,一辆车运送一个人和多个人(不超过载客量)的运输费用可以看做是相同的。基于此,本文通过增加新的约束变量和方程,设计提出了求解MVEEACC问题模型的线性规划模型,在问题规模较小的情况下可以求出精确解。对于规模较大的问题,本文提出了启发式算法(Shortest distance converted to least number of trips,简称DTT算法)。DTT算法分为两个步骤,第一个步骤求解载客量整数倍疏散人员的分配方案,第二个步骤分配剩余的疏散人员。其中采用了最近邻算法的思想用模拟数据对算法进行测试。结果表明,精确算法虽然能够求出最优解,但求解速度较慢,可求解的问题规模较小。DTT算法在求解大规模问题案例时优势明显,疏散人数超过一百万时,平均求解耗时5s以内,相比就近安置的经验算法,DTT算法最高可节省16%左右的总疏散里程。(3)应急疏散WebGIS系统的设计与实现。以应急疏散相关负责人员为用户对象,开发了基于B/S架构与GIS技术的应急疏散系统。通过依托了百度地图API、Node.js、Rserve、RSclient等技术,实现了地图交互功能,用户可以自定义输入相关信息。考虑实际交通情况和现实道路网,调用百度地图驾车路线规划得到距离矩阵。将问题模型与算法集成到系统中,通过前后端接口调用对算法结果进行可视化展示,前后端分离的架构模式减少了系统的耦合度,增强了系统的可维护性。本文将图论中的运输模型引入到风暴潮应急疏散领域,提出的MVEEACC问题模型及对应的精确算法、DTT算法,丰富了应急疏散领域的相关理论研究,为应急疏散预案的制定提供了科学参考,开发的WebGIS系统可为应急疏散相关部门提供工具支撑。