积水条件下城市路网性能恢复决策优化

摘要

为探究积水条件下最优的路网恢复决策方案，考虑了积水深度的动态变化，构建了城市三车道路段元胞自动机仿真模型。通过改进车辆换道与位置更新规则，描述积水条件下的驾驶行为变化，并仿真积水对路段通行能力的影响；分析积水导致车辆在部分路段通行受限时交通流在路网上的分布状态变化，建立以累积路网性能指标最大化为目标的恢复决策优化模型，并采用遗传算法与Frank-Wolfe算法相结合的方式求解。选取Sioux-Falls网络对模型进行验证，结果表明：求解模型得到的恢复策略对路网性能的恢复效果优于传统基于出度和基于流量的经验恢复策略，提升程度分别为3.84%、2.02%；路段恢复顺序不仅要考虑路段的受损程度，还要考虑路网的交通需求分布；恢复资源的增加会显著缩短路网的恢复时间，但边际效用逐渐降低。

关键词

交通运输规划与管理 / 城市道路网络 / 积水 / 元胞自动机 / 决策优化 / 双层规划模型