[发明专利]一种快速疏散算法

说明书

技术领域

本发明属于计算机应用领域，具体涉及疏散问题的一种快速算法，尤其是涉及一种应用于大规模灾害发生时使用交通路网进行人员疏散的快速疏散算法。

背景技术

疏散算法(Evacuation Planning)是一类特殊的网络优化问题，它研究如何将给定的危险地点的人尽快输送到给定的安全地点。如果遇到诸如地震、海啸等灾害，特别是当这些灾害发生在大中型城市中时，往往需要把大量的人口，从其居住，工作的聚集地点，沿着交通路网疏散到安全的避难营地。而最大的挑战就在于路网的容量有限，如果没有合理的规划和引导，很容易造成不必要的拥堵。因此，研究大规模路网的合理疏散算法，有助于决策者制订合理的计划，使城市的每个公民以“最优”的路径逃生。这里，“最优”的含义不同于具体的对某个公民有利的最短路径，而是对整个城市的所有公民来讲，能够最大限度地缩短所有人逃生时间的路径。

疏散问题通常被抽象到一个时变的容量受限图G(N，E，S，D，P，T)中进行讨论。其中，N表示图节点(Node)的集合，E表示边(Edge)集合，S表示源点(source)的集合，D表示目标点(Destination)集合，P表示疏散者(evacuees)的集合，T表示疏散过程经历的时间(Time)。每个源点表示危险地点，里面有数量不等的待疏散者(evacuee)，需要通过将其疏散到若干安全的地点(Destination)。路网由边(Edge)及节点(Node)构成，边有通过时间(Travel Time)和边容限(Edge Capacity)两个属性，分别表示通过此边需要的时间和同时进入某一个边的最大人数。节点有节点容限(Node Capacity)，表示同一时刻不能有更多的人进入该节点。在疏散过程中，会有一定的人流flow通过特定的路径Path从某源点出发到达目标节点。不同源点，不同时刻出发的人流会在不同时刻占用部分边的容限。为了表示每一个时刻的各个边和节点的可用容限，需要使用“可用容限表”Available_capacity[N][T]，Available_capacity[E][T]来记录每一个时刻t(t∈T)的任一节点n(n∈N)，和任一边e(e∈E)的可用容限。

问题的定义如下：

给定：拥有如下性质的交通路网G(N，E，S，D，P，T)，包含：

一个源点(Sources)集合S，每个源点上有若干待疏散人；

一个目标点(Destination)集合D；

每个边的长度(e.length)是其通过时间(Travel time)；

每个边和节点都有最大的容限(Capacity)；

输出：一个疏散路径规划集合，其中每一个一个规划包括一组人通过的路网节点和出发时间。

约束：主要的约束有两个

1)路网的容限限制；即：同时进入一条边的人数不能超过路网的最大容限Capacity；

2)先入先出准则FIFO；即：进入同一条路段的人流，先进入该路段首节点的的人抵达该路段末节点的时间必定不慢于后进入的人；

目标：优化的目标主要取决于两方面：

1)Min总体逃逸时间(Egress Time)；

2)Min规划的计算时间(Compuation Time)；

图1是一个简单的疏散网络示意图，对应的疏散方案如表1所示。

表1

目前，虽然有不少文献对相关的问题进行了探讨，但是缺乏针对大规模路网的快速算法。疏散算法的难点是需要对大量的疏散者的不同逃生路径进行组合搜索寻优，在解决大规模城市中计算量非常巨大。传统上的疏散算法多用数学优化算法线性规划求解，其优点是可以得到最优解，但是缺点是计算时间长，所需要的内存空间巨大。而已知最快的算法CCRP(CapacityConstrained Route Planning)可以在较短的计算时间(Compuation Time)得到与最优解接近的逃逸时间(Egress Time)。CCRP算法的思路是反复迭代计算不同源点的最短路径，每次取最短的路径进行预留，直到所有的疏散者都抵达安全地点。该算法可以概括为如下四步：

1)使用最短路径算法Dijkstra在图G中所有源点进行最短路径计算；

2)取其中到达时间(ArrivalTime)最小的一条路径作为最早到达路径(Earliest ArrivalPath，简称EAP)；

3)确定沿该路径可以疏散的人流数(Flow)；

4)对EAP进行预订(Reserve)，即：修改EAP上的每条路段的可用容限值；