城市动态灾害环境下多种类多目标路径优化算法

为提高城市应对动态灾害的响应能力,针对动态灾害环境中应急车辆行驶路线的规划问题,考虑路径安全度为乘法权重,车辆行驶路径长度和通行时间为加法权重,首先,提出一种动态环境下可同时计算乘法与加法权重的多种类多目标路径优化问题(MCMPOP)的求解模型;其次,通过改进涟漪扩散算法(RSA)求解MCMPOP;然后,为验证算法的有效性,通过510组仿真试验,对比MCMPOP下非支配排序遗传算法(NSGA)-Ⅱ与改进RSA的计算时间与解的质量;最后,选取“7·20”郑州特大暴雨事件数据进行实例验证。结果表明:与NSGA-Ⅱ相比,改进的RSA可以求解出完整的Pareto最优路径集合,有效保证算法的计算效率和Pareto最优解的质量;可在应急车辆可接受的安全范围内,筛选出行驶路线长度和时间成本较小的Pareto最优路径,为应急车辆提供更多可靠的行驶路线,提高城市的应急管理能力。