基于ArcGIS和Dijkstra算法的疏散路径优化选择

在应对紧急情况时,高效的疏散路径规划至关重要。为了积极应对水库溃坝风险,从受灾区到安全区预先为居民规划最优逃生路径具有重要的现实意义。文章基于ArcGIS在地理空间数据处理和分析方面的强大功能,以及Dijkstra算法在寻找最短路径上的原理和优势,探讨了如何将数据与Dijkstra算法相结合,以实现疏散路径的优化计算。考虑到灾害等级不同对路网的破坏程度不同,文章将路网的破坏程度划分为轻度、中度和重度3个等级,路段通行时间离散成基于灾害等级的随机变量。为了避免拥堵,将路面宽度刻画为路段通行能力作为约束,以最小通行时间为目标函数建立疏散路径优化模型,设计改进的Dijkstra算法求解模型。将该模型算法应用于福建省新罗区水库下游居民区的结果表明,该算法能够快速找到高质量解。

基于拉格朗日松弛的水灾逃生路径规划

研究了假设路段通行时间为随机变量的交通网络约束最短路径问题。建立0-1整数规划模型,求出最小期望通行时间路径。除流量平衡和路段通行能力约束外,还引入了唯一通路选择约束以保证最终只能生成最优路径。然后,提出了拉格朗日松弛法对难约束进行松弛处理,并将松弛模型分解成两个子问题。结合次梯度算法、标号修正算法和k-最短路径算法设计了一个算法框架,以最小化上下界的差距寻找近似最优解,用改进的算法框架进行求解。最后将该框架应用于龙岩市新罗区进行了计算试验。结果表明,该算法能够找到相对间隙较小的高质量解,验证了该方法的有效性。