特大暴雨下城市地铁人员应急救援与疏散优化

为提高特大暴雨下地铁车站人员救援与疏散效率,提出地铁人员的应急救援与疏散优化建模与求解方法,旨在协同优化救援中心选址、应急路径设计与分配决策。针对特大暴雨的危害性和地铁被困人员的心理恐慌程度,改进感知风险度量模型。结合应急救援与疏散的阶段性,建立成本和感知风险最小的应急救援与疏散的选址-路径优化模型。设计基于分解多目标进化算法和分支切割算法的两阶段求解步骤。最后,通过郑州实例和测试算例,验证新模型和算法的有效性。计算结果表明:新模型和算法能在2.13 s内求得有效方案;相较于传统风险模型,新模型能够降低9.03%的运输成本;相较于常规的多目标优化算法,新算法能缩短至少60.00%的求解时间,并有较高的计算稳定性。