城市应急车辆调度模型优化研究

交通运输系统工程与信息 ›› 2010, Vol. 10 ›› Issue (4): 125-130 .

城市应急车辆调度模型优化研究

赵韩涛^*1;翟京¹;毛宏燕²;侯亚丽³

1.哈尔滨工业大学（威海）汽车工程学院，山东威海 264209；2.哈尔滨工业大学（威海）图书馆，山东威海 264209；3.哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，哈尔滨 150090

收稿日期:2009-12-03 修回日期:2010-04-21 出版日期:2010-08-25 发布日期:2010-08-25
通讯作者: 赵韩涛
作者简介:赵韩涛（1978-），男，河南省开封人，讲师，博士.
基金资助:
哈尔滨工业大学（威海）校博士启动基金资助项目（HIT(WH)200714）

Optimization of Emergency Vehicle Scheduling Model

ZHAO Han-tao ¹;ZHAI Jing ¹; MAO Hong-yan ² ;HOU Ya-li ³

1.School of Automobile Engineering, Harbin Institute of Technology, Weihai 264209, Shandong, China; 2.Library of Harbin Institute of Technology，Weihai 264209, Shandong, China; 3.School of Transportaion Science and Engineering， Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China

Received:2009-12-03 Revised:2010-04-21 Online:2010-08-25 Published:2010-08-25
Contact: ZHAO Han-tao

摘要/Abstract

摘要： 优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上，构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题，提出以广义响应时间为基础，以实时交通量辅助决策，采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算，依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明，简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案，验证了该方法的有效性.

关键词: 交通工程, 应急, 车辆调度, 优化

Abstract: Optimization of emergency vehicle scheduling is an effective way to reduce heavy casualties and property losses caused by incidents. Based on the analysis of the scheduling problem, decision variables, and objective function, the ideal scheduling model is formulated by minimizing the overall loss. As the model parameters are usually difficult to determine, the generalized response time is regarded as decision-making object and the real-time traffic conditions are set as a decision-making complement. Then a simplified optimization model is established by simplifying constraint conditions. Calculation of link travel time and intersection travel time is analyzed, and road service level is divided based on road traffic with urban emergency vehicle. As a result, the research based on the case of Weihai city in Shandong province shows that the simplified model is able to support an emergency vehicle scheduling optimization program, which proves the effectiveness of the proposed method.

Key words: traffic engineering, emergency, vehicle scheduling, optimization

中图分类号:

U491

赵韩涛,翟京,毛宏燕,侯亚丽. 城市应急车辆调度模型优化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2010, 10(4): 125-130 .

ZHAO Han-tao,ZHAI Jing, MAO Hong-yan,HOU Ya-li . Optimization of Emergency Vehicle Scheduling Model[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2010, 10(4): 125-130 .

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: http://www.tseit.org.cn/CN/abstract/abstract18017.shtml

http://www.tseit.org.cn/CN/Y2010/V10/I4/125

参考文献

［1］Saini Yang，Masoud Hamedi, All Haghani. Online dispatching and routing model for emergency vehicles with area coverage constraints［J］. Transportation Research Record，2005(1923):1-9.

［2］Saini Yang. Integrated management of emergency vehicle fleet［D］. University of Maryland，Adelphi，2006.

［3］Kaan Ozbay，Weihua Xiao，Cem Iyigun. Probabilistic programming models for response vehicle dispatching and resource allocation in traffic incident management［C］. 83rd Annual Meeting Compendium of Papers CD-ROM， 2004-014.

［4］Setzler, Hubert Holland. Developing an accurate forecasting model for temporal and spatial ambulance demand via artificial neural networks: A comparative study of existing forecasting techniques vs. an artificial neural network［D］. University of North Carolina at Charlotte，Charlotte，2007.

［5］刘杨，云美萍，彭国雄.应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型［J］.公路交通科技，2009，26(8):135-139.［LIU Y，YUN M P，PENG G X. A multi-objective programming model of route choice of emergency vehicles before trave［J］. Journal of Highway and Transportation Research and Development， 2009，26(8):135-139.］

［6］刘杨，郑黎黎，常云涛.城市道路应急车辆路段行程时间计算模型［J］.交通与计算机，2008，26(5):30-33.［LIU Y，ZHENG L L，CHANG Y T. Travel time model of emergency vehicles on urban road［J］. Computer and Communications，2008，26(5):30-33.］

［7］刘杨，沈海州，彭国雄. 基于神经网络的应急车辆行程时间计算模型［J］. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2007，31(6): 973-975.［LIU Y，SHEN H Z，PENG G X. Travel time model of emergency vehicle based on BP network［J］. Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)，2007，31(6):973-975.］

[1]	林建新, 刘博, 赵霞, 张蕾. 基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 109-116.
[2]	刘春禹, 刘永红, 罗霞, 朱颖. 混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 154-162.
[3]	李欣, 戴章, 李怀悦, 胡笳. 基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 206-213.
[4]	戢晓峰, 耿昭师. 山区双车道公路货车碰撞预测的双变量冲突极值模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 230-238.
[5]	赵传林, 贺少松, 孙淑敏, 王钰涵. 基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 239-246.
[6]	陈小红, 蓝秋雨. 不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 247-256.
[7]	刘忠波, 王淇娴, 郑红星. 海空协同的远海岛礁战储物资供给优化模型与算法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 268-279.
[8]	张建波, 孙建平, 徐春玲, 郭镜霞, 温慧敏, 宋国华. 考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 330-336.
[9]	马景峰, 任刚, 李豪杰, 曹奇, 杜建玮. 电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 337-348.
[10]	宗芳, 王猛, 贺正冰. 考虑多车影响的分子动力学智能网联跟驰模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 37-48.
[11]	马小龙, 余强, 刘建蓓. 基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 57-66.
[12]	廖鹏, 唐铁桥. 基于车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 98-105.
[13]	贾斌, 朱凌, 李树凯, 刘家林. 城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 124-132.
[14]	靳志宏, 焉红, 王小寒, 邢磊, 徐奇. 滚装甩挂运输牵引车调度优化及作业模式类比分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 142-151.
[15]	刘永红, 罗霞, 胡剑鹏. 考虑临时和预约需求的共享泊位动态分配方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 171-181.