道路交通突发事件应急管理研究 - 图文(7)

会资源的整合与协作等特点[54]。由于突发事件本身的特点,时间紧迫性是应急问题最显

著的特点,调度应该以反应时间最小为首要原则。突发事件发生后,应以最快的速度进

行救助,尽量将损失减少到最小程度,时间效率高于经济效益。此外由于突发事件的状

况是不断变化的,救助工作也不是单一阶段的工作,而是随着事故发展的情况进行变动

的,此时应急资源的配置与调度,首先应根据不同的应急目标要求,对目标区域的风险

进行排序,再根据排序结果进行资源优化配置调度。

3.5大连市道路交通突发事件应急处理实例分析

大连城市道路交通建设发展迅猛,除轻轨外,最近又在进行地铁建设,是大连经济

发展的提升阶段,此时若发生交通突发事件,会造成巨大的经济损失,也更容易发展成

重大社会事件。为了验证构建的大连市道路交通突发事件应急系统的有效性,下面通过

对真实的案例进行分析,简单说明此系统的处理流程和实现过程。

‘ 实例概况:2011年3月10 R上午9点30分,大连交通大学门前正在施工的地铁路

段坊塌,±丹塌位置距地面大概17米,现场失踪一人。

应急处理流程:项目部立刻通过电话相关管理和救援部门汇报紧急情况,市政府领

导协同公安、消防、医护、交警支队等相关部门人员立即赶到现场,技术专家召开临时

紧急会议,确定抢险救援方案:交警负责封锁交通、消防部门派出两名“蛙人”现场

潜水探查与搜救、120急救车在坊塌处附近待命、公安部门负责维持现场秩序,确保搜救现场安全。同时,距事发地最近的医院表示,接到了通知,做好了紧急救援的准备。

塌方事故得到有效控制。

实施结果:大连交通大学门前地铁施工塌陷事故发生后,3月12日,相关部门

和指挥部经过两昼夜的救援抢险,通信管线已全部连接,完成塌方地点回填,路

面恢复交通。相关人员为防止类似事件的再次发生,仔细分析查找了可能再次出

现的塌陷风险点,并采取针对性措施确保地面及管线的安全。于此同时,其他地

铁施工标段临时停工,进行风险监测和评价。

本章小结

本章归纳了道路突发事件应急处理体系应具备的功能,总结了构建处置体系

时应遵循的原则,分析了大连市应对道路交通突发事件时存在的主要问题及相应

的完善措施。以此为据,构建了大连市道路交通突发事件应急处理系统,并通过

大连地铁建设过程中发生塌陷事故造成交通拥堵的突发事件,验证了构建的处理

系统的有效性。

第四章 迷宫原理在道路突发事件情况下路径选择上的应用

现今,道路交通迅速发展,路网结构越来越复杂,一旦发生突发事件,交通管理部

门和出行者必将面对许多不可预料的现实问题,最优路径选择就是其中必须要面对的一

个重要问题。出行者主要考虑的是在保证安全性的前提下,如何使行驶的路程和在途时

间最短在智能交通系统和车辆导航系统中,最优路径选择是一个很重要的课题。所

谓最优路径就是根据现存的路网信息,能为驾驶员和出行人员在出发地与目的地之间选

出一条时间最短,或路程最短,或费用最低的路径。对于传统的最短路经典的Diksta算

法,只是在理想的交通状况下找到了最优路径。然而在现实生活中,经常会出现交通的

阻塞或中断,特别是突发事件发生时,实际路况是动态的、变化的,这就要求我们必须 .

寻找一些新的方法在动态交通网络中找出最优路径的目标[56]。即在实时路阻的基础上求

解最优路径。

本章把迷宫原理应用于路径选择中,并将此种路径选择方式应用于大连市相关路段

发生突发事件,部分道路不能通行时的路径选择,构建的方法实现了实时动态路阻情况

下,最优路径的选择。

4.1迷宫原理简介

迷宫问题是图形学、图论和数据结构等领域中广为人知的一个经典问题,战略决策、

机器人路径规划等许多智能问题都可以转化为寻找迷宫最优路径问题[57]。迷宫最短路径

(the shortest path of maze)问题是一个典型的搜索、遍历问题。如图4. 1所示,一个NX

M型迷宫,黑色部分表示障碍,空白的单元格代表通路。迷宫问题可以表述为:寻找从

某一个给定的起始单元格出发,行进中沿上、下、左、右四个方向前进经相邻的通路单

元格,最终到达目标单元格。迷宫最短路径问题可归结为找出从迷宫入口到出口所经过

单元格个数最少的路径[58]。解迷宫路径问题的算法大多采用广度优先搜索或深度优先搜

索,随着近几年智能算法研究的深入,出现了不少求解迷宫最优路径问题的仿生智能算

法:如遗传算法、奴群算法等。

图4.1迷宫模型 Fig. 4.1 Model of maze

4.2本文中编程的核心思想

1.釆用队列的实现方式,如果釆用直接递归的方式,用栈很容易实现路径的输出,但是这条路径不一定是最短路径。为了改进算法,达到输出最短路径的目标,采用队列的实现方式,达到输出最短路径的目标。

2.应用了广度优先搜索,从入口出发,离开入口后依次访问与当前位置邻接的单元格(上下左右方向),然后分别从这些相邻单元格出发依次访问它们的邻接格,并使“先被访问的单元格的邻接格'先于’后被访问的单元格的邻接格”被访问,直至访问到迷宫出口,则找到了迷宫问题的最优解,即迷宫最短路径。该算法的显著特点是“层层推进”。 4.3程序运行流程图

mri所编程序流程图

Fig. 4.2 Flow chart of the program

首先设置迷宫的行列数,当行列数都小于50时,进入初始界面,当有一项大于50时,

提醒重新输入。显示初始界面后,手动随意设置障碍,出现迷宫图,点击显示最短路径,

程序通过广度优先搜索、标记最短路径后输出最短路径,程序运行结束。

4.4基于迷宫原理的程序模型

定义迷宫模型为16X16的方格(行列情况随意设置,但本程序要求行列最多不超过

50)。黑色方格代表路障或事故现场,不能通行。车辆或相关人员的目的是从起始点出

发,通过上、下、左、右四个方向的选择,寻找一条最优的路径(也即最短路径)。

、

通过C语言编程,初始模型如图4. 3所示,为路径选择问题的环境模型(16X 16网格)。根据4. 2中所述的编程思想,点击右下方显示最短路径按钮,找到最优路径。

图4.3路径选择问题的环境模型

Fig. 4.3 The environment model of path selection

鼠标在网格内任意小格点击一下,相应小格变成黑色,黑色表示设置障碍不能通过,再点击一下可取消障碍,此项功能的编程设置是为方便突发事件情况下路况多变、多阻情况的模拟,以便进行实时的最优路径选择。如图4. 4所示。

图4.4路径选择问题的障碍设置 Fig. 4.4 Setting obstacles for path selection

点击最短路径按钮,即通过搜寻,标记并输出最短路径,如图4. 5所示:

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