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    不確定環(huán)境下交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護優(yōu)化研究

    2021-06-24 16:37:46陳學(xué)偉秦進周穎靚
    關(guān)鍵詞:交通網(wǎng)絡(luò)鄰域路段

    陳學(xué)偉,秦進,周穎靚

    (中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院,湖南 長沙 410075)

    近年來,我國各類自然災(zāi)害頻發(fā),對社會和經(jīng)濟發(fā)展造成了嚴(yán)重破壞。由于災(zāi)害具有突發(fā)性,在目前條件下還很難對其進行控制和預(yù)防,因此如何保障災(zāi)后救援和疏散等活動[1],成為當(dāng)前災(zāi)害應(yīng)急管理研究中的熱點問題之一。交通網(wǎng)絡(luò)是災(zāi)后救援中發(fā)揮著巨大的作用[2]。但是其基礎(chǔ)設(shè)施在受災(zāi)區(qū)域內(nèi)也會受到損毀。從減災(zāi)和防災(zāi)角度出發(fā),有必要在災(zāi)前對交通基礎(chǔ)設(shè)施進行養(yǎng)護和加固,以提高其抗毀能力和保證災(zāi)后的服務(wù)能力。近年來,專家學(xué)者就交通網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急預(yù)防護問題開展了廣泛的探討。CHU 等[3]提出兩階段隨機模型,最大限度提高公路網(wǎng)絡(luò)的連通可靠性。LIU等[4]研究多條公路橋梁運輸系統(tǒng)的魯棒性和彈性,確保在未來的地震損失降至最小。YAN等[5]在預(yù)算有限的條件下,加強對中國鐵路系統(tǒng)的投資,來最小化地震災(zāi)害造成的系統(tǒng)服務(wù)損失。YüCEL等[6]提出災(zāi)前投資決策來加強網(wǎng)絡(luò)的路段結(jié)構(gòu),通過降低路段受損概率來提高災(zāi)后網(wǎng)絡(luò)可達性。在國內(nèi)外相關(guān)研究中,都是將路段加固狀態(tài)定義為0?1 變量,即僅考慮加固和不加固2 種狀態(tài)。但是在實際工作中,根據(jù)相關(guān)工程作業(yè)標(biāo)準(zhǔn),路段的養(yǎng)護是可以按照不同等級進行不同程度的加固[7],相應(yīng)的其在災(zāi)害中的受損情況也并不一致。本文結(jié)合實際工程標(biāo)準(zhǔn),研究不確定環(huán)境下的交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護優(yōu)化決策方案。

    1 問題分析

    為了有效應(yīng)對自然災(zāi)害給交通網(wǎng)絡(luò)所帶來的不確定風(fēng)險,需要考慮在災(zāi)害發(fā)生前,選擇對交通網(wǎng)絡(luò)進行養(yǎng)護加固等預(yù)防護方案,以應(yīng)對各種災(zāi)害情景,此即不確定環(huán)境下交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護優(yōu)化問題。災(zāi)前養(yǎng)護和災(zāi)后維修通常需要大量的經(jīng)濟成本。極度嚴(yán)重的災(zāi)害通常發(fā)生的概率極低,將交通網(wǎng)絡(luò)的所有路段養(yǎng)護加固到可以承受此類災(zāi)害的程度,會導(dǎo)致無法承受的支出。加之養(yǎng)護預(yù)算有限,如何合理分配有限的預(yù)算從而使交通網(wǎng)絡(luò)的預(yù)防護效果最大化是該領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。

    為提高交通網(wǎng)絡(luò)在災(zāi)害中的抗毀能力,更有效地保證其災(zāi)后的運輸服務(wù)質(zhì)量,考慮在災(zāi)前對路段等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施進行養(yǎng)護加固等預(yù)防護方案。交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護優(yōu)化決策方案的關(guān)鍵目標(biāo)是確定有限預(yù)算下交通網(wǎng)絡(luò)各路段的養(yǎng)護等級。根據(jù)《公路養(yǎng)護技術(shù)規(guī)范》[8]對養(yǎng)護工程的規(guī)定,本文將養(yǎng)護等級分為0~4 共5 級,分別對應(yīng)不養(yǎng)護、小修、中修、大修和改建5級養(yǎng)護工程。同時考慮了預(yù)算成本、網(wǎng)絡(luò)連通性、旅行時間、通行能力等因素,從數(shù)學(xué)角度最小化災(zāi)前養(yǎng)護加固成本和災(zāi)后修復(fù)費用期望成本。通過優(yōu)化分析確定最優(yōu)養(yǎng)護方案,可以保證以最小的成本費用取得最大的防護效果,對災(zāi)后的救援、疏散及恢復(fù)有重大的意義。

    2 模型構(gòu)建

    2.1 問題假設(shè)

    為方便模型建立,可作如下合理假設(shè):

    1)假設(shè)災(zāi)害情景的發(fā)生概率是已知的;2)假設(shè)不受災(zāi)害影響的路段集合是已知的,該集合中的路段不需要進行養(yǎng)護加固。受災(zāi)害影響的路段集合則需要考慮在災(zāi)前進行養(yǎng)護加固;3)假設(shè)在受災(zāi)害影響的路段集合中,未養(yǎng)護的路段在災(zāi)害下毀壞,不能通行;已養(yǎng)護的路段在災(zāi)害下受損,路段連通但通行能力下降;4)假設(shè)災(zāi)害發(fā)生后交通網(wǎng)絡(luò)的出行需求較災(zāi)前發(fā)生變化;5)假設(shè)災(zāi)后的人員疏散和救援工作是有序組織和開展的。

    2.2 變量定義

    G(N,A):交通網(wǎng)絡(luò);N:交通網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集合;A:交通網(wǎng)絡(luò)中的路段集合,A=A1∪A2;A1:不受災(zāi)害影響的路段集合;A2:受災(zāi)害影響的路段集合;W:交通網(wǎng)絡(luò)中所有OD對集合;Ω:所有可能災(zāi)害情景的集合;ω:交通網(wǎng)絡(luò)可能面臨的災(zāi)害情景,ω∈Ω;Pω:災(zāi)害情景ω發(fā)生的概率,xa:路段a上的流量,a∈A;ca:路段a上的通行能力,a∈A;:路段a的自由流阻抗,a∈A;ta(xa,ca):路 段a的交通阻抗,a∈A;qij:OD對[i,j]間的交通需求量,[i,j]∈N;Kij:OD對[i,j]間的有效路徑集,[i,j]∈N;:OD對[i,j]間的路徑k(k∈Kij)的流量,[i,j]∈N;σa:路段a的單位長度養(yǎng)護成本,a∈A;τa:路段a的單位長度修復(fù)成本,a∈A;la:路段a的長度,a∈A;ε:交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護的預(yù)算上限;T0:災(zāi)害發(fā)生前的交通網(wǎng)絡(luò)總阻抗;Aω:災(zāi)害情景ω下的有效路徑集,ω∈Ω;Tω:災(zāi)害情景ω下的交通網(wǎng)絡(luò)總阻抗,其中ω∈Ω。

    決策變量和狀態(tài)變量定義如下。

    ωa:災(zāi)害ω發(fā)生時路段a未受到影響,則為1,反之為0。

    ya:路段a預(yù)防護決策變量,即對路段a的養(yǎng)護等級。

    n:0?4的5類養(yǎng)護等級,分別對應(yīng)不養(yǎng)護、小修、中修、大修和改建5級養(yǎng)護工程。

    ya:若a∈A2,則ya等于n,若a∈A1,則ya等于0。

    θa(ω):路段a在災(zāi)害情景ω下?lián)p壞的概率。其中,?a(ω)表示已經(jīng)改建(ya=4)的路段a在災(zāi)害情景ω下?lián)p壞的概率,ξa(ω)表示未經(jīng)養(yǎng)護(ya=0)的路段a在災(zāi)害情景ω下?lián)p壞的概率。

    λ:以ya為自變量的分段函數(shù)。

    表1 λ關(guān)于ya的分段函數(shù)Table 1 λ piecewise function with respect toya

    根據(jù)路段a在災(zāi)害情景ω下的風(fēng)險狀態(tài)ωa和其預(yù)養(yǎng)護決策ya,確定災(zāi)后路段a的連通狀態(tài)π(ωa,ya):

    π(ωa,ya):路段a在災(zāi)后仍保持連通,則為1(?a∈A1或?a∈A2,ya≠0);反之,則為0,處于非連通狀態(tài)(?a∈A2)。

    β:經(jīng)過5級養(yǎng)護工程后的路段a(?a∈A2)在災(zāi)害情景ω下的受損程度,可根據(jù)先驗經(jīng)驗得出[9]。

    C(ωa,ya):根據(jù)路段a在災(zāi)害情景ω下的風(fēng)險狀態(tài)ωa和其預(yù)防護決策變量ya,可以確定路段a的災(zāi)后通行能力[10]。當(dāng)災(zāi)害情景ω發(fā)生時,若路段a不受災(zāi)害影響(?a∈A1),其災(zāi)后通行能力仍為ca。若路段a受災(zāi)害影響(?a∈A2),此時路段a的受損程度為β,其災(zāi)后通行能力降為ca?(1-β)。

    2.3 優(yōu)化模型

    針對研究問題,建立交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護雙層規(guī)劃模型,其中上層模型為交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護決策模型,下層模型由各災(zāi)害情景下具有不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的交通均衡配流模型構(gòu)成。優(yōu)化決策將總成本最小化作為優(yōu)化目標(biāo)。

    由此,交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護雙層規(guī)劃模型可以描述如下。

    上層交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護決策模型:

    式(2)總成本包含災(zāi)前養(yǎng)護加固成本和災(zāi)后修復(fù)期望費用。式(3)確保至少存在一條路徑k中的所有路段a的災(zāi)后連通狀態(tài)π(ωa,ya)=1。式(4)確保任意OD對[i,j]的應(yīng)急旅行時間與正常旅行時間的比值不超過時間可靠性系數(shù)γt。式(5)路段a的流量不超過該路段的災(zāi)后通行能力。式(6)滿足養(yǎng)護預(yù)算約束。式(7)為養(yǎng)護等級。

    下層交通均衡配流模型:

    上層模型的優(yōu)化目標(biāo)是最小化交通網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)前養(yǎng)護加固成本和災(zāi)后修復(fù)期望費用,同時考慮預(yù)算約束、網(wǎng)絡(luò)連通性約束、旅行時間可靠性約束、路段通行能力約束和決策變量的取值約束。災(zāi)害情景集合為Ω,即交通網(wǎng)絡(luò)可能面臨|Ω|種災(zāi)害情景,可能具有|Ω|種災(zāi)后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為滿足|Ω|個災(zāi)后固定需求,下層交通均衡配流模型用來描述災(zāi)區(qū)人員的避險路徑選擇行為。μω是災(zāi)害情景ω下出行需求矩陣影響因子。系統(tǒng)將略去擁擠效應(yīng),路段上的阻抗不隨流量變化,司機將選擇一對節(jié)點之間的最小阻抗路徑。因此下層模型可以使用“全有全無”算法進行求解。該模型上下層的聯(lián)系在于上層模型中各路段的阻抗由下層模型求得。由此,上層的交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護決策模型和下層的交通均衡配流模型共同構(gòu)成交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護決策優(yōu)化雙層規(guī)劃模型。

    3 算法求解

    本問題屬于NP 難問題,難以用精確算法和商業(yè)軟件進行求解。本文研究基于Frank-Wolfe 的模擬退火算法(Simulated Annealing,SA)來設(shè)計本問題的求解方法。SA 算法具有使用靈活、描述方便、容易實現(xiàn)及計算效率高等特點,故選擇SA 算法對上層交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護決策模型進行求解。選擇Frank?Wolfe 算法對下層交通均衡配流模型進行求解[11]。SA 算法的關(guān)鍵是鄰域構(gòu)造。本研究采用變換1條路段的養(yǎng)護等級的方法進行鄰域構(gòu)造,圖1和圖2描述了上述領(lǐng)域操作。

    圖1 當(dāng)前解YFig.1 Current solutionY

    圖2 鄰域解Y1Fig.2 Neighborhood solutionY1

    求解上層模型的SA算法[12]的詳細步驟如下。

    Step 1:設(shè)置參數(shù)初始值。設(shè)置初始溫度t0,溫度下降比例為a,終止溫度tf,同一溫度下迭代限制次數(shù)L,初始迭代次數(shù)l=1。利用Frank?Wolfe 算法[19]對初始交通網(wǎng)絡(luò)進行平衡配流,得到各路段阻抗ta(xa,ca)。

    Step 2:確定當(dāng)前解和目標(biāo)函數(shù)S0。生成初始解-Y;獲得災(zāi)害情景下的交通網(wǎng)絡(luò),數(shù)量為|Ω|,得到各路段連通狀態(tài)和通行能力。利用下層模型進行平衡配流,得到各路段阻抗ta(xa,C(ωa,ya))和流量xa;判斷的可行性。若滿足上層模型約束條件,令當(dāng)前解并計算上層模型初始目標(biāo)函數(shù)S0;否則,重復(fù)Step 2。

    Step 3:構(gòu)造鄰域解根據(jù)給定的鄰域構(gòu)造方法,得到當(dāng)前解的一個鄰域解確定預(yù)防護后各災(zāi)害情景下的|Ω|個交通網(wǎng)絡(luò),利用下層模型進行均衡配流,得到各災(zāi)害情境下各路段的阻抗和流量;判斷的可行性。若滿足約束條件,轉(zhuǎn)Step 4;否則,重復(fù)Step 3。

    Step 4:計算鄰域解的目標(biāo)函數(shù)值S1。根據(jù)所得可行鄰域解,計算上層模型的目標(biāo)函數(shù)S1。

    Step 5:根據(jù)Metropolis 準(zhǔn)則判斷是否接受鄰域解為當(dāng)前解。計算ΔS1-S0。若ΔS0≤0,則接受鄰域解為當(dāng)前解,令,S0=S1。若ΔS0 >0,較劣解的接受概率為p(?)=exp(-ΔS/ti),從區(qū)間(0,1)隨機產(chǎn)生一個數(shù)值γ,若γ

    Step 6:同一溫度進行迭代。令l=l+1。若l≥L,轉(zhuǎn)Step 7;否則返回Step 3。

    Step 7:降溫。根據(jù)降溫規(guī)則,將當(dāng)前溫度值調(diào)整為ti+1=a?ti。

    Step 8:判斷收斂性。若當(dāng)前溫度ti+1

    4 算例分析

    4.1 算例簡述

    某災(zāi)害風(fēng)險地區(qū)的交通網(wǎng)絡(luò)如圖3所示,該網(wǎng)絡(luò)共有20 個節(jié)點,31 條路段,路段雙向均有交通流。路段編號和節(jié)點編號如圖,括號內(nèi)的數(shù)值分別表示該路段的長度、通行能力和自由流阻抗,格式為

    圖3 算例交通網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Example transportation network

    交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點OD對間的出行需求是非對稱的,具體數(shù)值如表2所示。

    表2 5級養(yǎng)護工程后災(zāi)害下路段的受損情況Table 2 Damage situation of road section after disaster after the fifth-level maintenance project

    表4~5 表示各災(zāi)害情景下,災(zāi)害發(fā)生的概率及路段的損壞情況,μω是災(zāi)害情景ω下出行需求矩陣影響因子?!?”表示未養(yǎng)護路段在災(zāi)害中未受損,反之則用“0”表示。

    表3 OD出行需求Table 3 OD travel requirements

    表4 各災(zāi)害發(fā)生概率及1~10號路段損壞情況Table 4 Probability of various disasters and damage of No.1~10 road sections

    表5 各災(zāi)害發(fā)生概率及11~20號路段損壞情況Table 5 Probability of various disasters and damage of No.11~20 road sections

    4.2 算例結(jié)果及分析

    網(wǎng)絡(luò)中路段阻抗的計算,采用通用的BRP 函數(shù),其中k1,k2為常數(shù),一般取k1=0.15,k2=4.0。設(shè)置交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護的預(yù)算上限ε=5 500,時間可靠性系數(shù)γt取0.8。同時設(shè)置模擬退火算法的初始溫度t0=1 000,降溫系數(shù)a=0.9,同溫度迭代限制次數(shù)L=100,算法終止溫度tf=0.01,較劣解p的接受概率取0.65。本文設(shè)計基于模擬退火算法和Frank-Wolfe 算法的求解方法,運用MATLAB 軟件對模型進行計算??梢缘玫綖?zāi)前路段養(yǎng)護加固成本和災(zāi)后修復(fù)費用的期望成本為S=4 819.73。算例結(jié)果如表8所示。

    表6 各災(zāi)害發(fā)生概率及21~31號路段損壞情況Table 6 Probability of various disasters and damage of No.21~31 road section

    表7 單位長度路段不同養(yǎng)護等級養(yǎng)護加固費用和維修費用Table 7 Maintenance and reinforcement costs and maintenance costs of different levels per unit length of road section

    表8 算例結(jié)果Table 8 Calculation results

    求解的最優(yōu)應(yīng)急預(yù)防護方案為:

    分析該方案是否滿足資金約束條件限制。災(zāi)前養(yǎng)護加固成本為3 002.6,小于路段養(yǎng)護加固預(yù)算上限5 500,故該方案滿足資金約束條件。

    分析該方案是否滿足連通性約束條件限制。因OD對數(shù)較多,一一驗證不太現(xiàn)實,故選取其中3 對進行分析。如9 所示,OD對(2,10),(13,17)和(19,20)間均存在至少一條連通路徑,故滿足連通性約束。

    分析該方案是否滿足通行能力約束。以災(zāi)害情景ω1為例,路段流量和路段通行能力的比值關(guān)系如圖4所示。圖例中,交通流起點的節(jié)點編號小于終點的節(jié)點編號,該路段稱為正向路段,反之稱為反向路段。當(dāng)路段完全損毀,即不連通時,該路段無法通行,通行能力降為0,該路段的流量為0,滿足約束。如圖4 所示,路段流量和路段通行能力的比值均小于1,滿足通行能力約束。

    圖4 災(zāi)害情景ω1下各路段的x/cFig.4 Various road sectionsx/cunder the disaster scenario ω1

    分析該方案是否滿足旅行時間可靠性約束。由假設(shè)可知,司機將選擇一對節(jié)點之間的最小阻抗路徑。選取OD對(17,13)和(19,20)進行分析,如表9所示。

    表9 連通性約束Table 9 Connectivity constraints

    當(dāng)路段完全損毀,即不連通時,該路段無法通行,路段旅行時間為∞,但該路段一定不處于連接OD對的路徑上,故為0,滿足約束。OD對(17,13)和(19,20)間災(zāi)后最小阻抗路徑的旅行時間與災(zāi)前最小阻抗路徑的旅行時間的比值均小于0.8,滿足旅行時間可靠性約束。

    表10 旅行時間可靠性約束Table 10 Travel time reliability constraints

    5 結(jié)論

    1) 針對交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急預(yù)防護問題,提出交通網(wǎng)絡(luò)預(yù)防護雙層規(guī)劃模型,設(shè)計基于Frank-Wolfe的模擬退火算法進行求解,以某受災(zāi)區(qū)域為例進行分析,優(yōu)化結(jié)果良好,具有較好的運算效率和收斂性。提出的方法為決策者提供理論依據(jù)。算例分析表明,養(yǎng)護后的交通網(wǎng)絡(luò)在災(zāi)害下的抗毀能力大為提高。同一災(zāi)害情景下,災(zāi)后網(wǎng)絡(luò)連通性、路段通行能力和旅行時間可靠性等指標(biāo)與未經(jīng)養(yǎng)護的交通網(wǎng)絡(luò)相比,其性能更為突出。

    2)當(dāng)前既有研究僅將路段考慮加固和不加固2種狀態(tài)。但現(xiàn)實生活中,受到養(yǎng)護成本等一系列因素的限制,對交通網(wǎng)絡(luò)的每一路段進行最高程度的加固并不現(xiàn)實。本文提出將養(yǎng)護等級細分為0~4 共5 級,分別對應(yīng)5 級養(yǎng)護工程,增加了模型的現(xiàn)實可行性,為養(yǎng)護優(yōu)化方案提供了更多的可能性。

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