桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法，包括：S1、数据初始化；S2、根据桥梁的初始损伤状态及修复进度，对所在路段的通行容量进行折减，然后建立用户均衡模型来计算交通流分布，并基于总通行时间计算当前的路网通行功能；S3、根据桥梁网络的修复进度和施工队的调度定义状态空间和动作空间；考虑施工队工作效率的随机性，将每座桥梁完全修复的时刻作为决策点，建立优化施工队调度策略的半马尔科夫决策过程模型；S4、求解半马尔科夫决策过程模型，获得施工队的最优调度策略。本发明专利技术基于半马尔科夫决策过程理论，考虑了施工队数量的约束条件及施工队工作效率的随机性，以根据实际修复进度动态优化后续的施工队调度方案。施工队调度方案。施工队调度方案。

【技术实现步骤摘要】
桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法


[0001]本专利技术涉及交通网络修复
，具体涉及一种桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法。

技术介绍

[0002]作为一类重要的基础设施系统，桥梁网络常常会在各种自然灾害下发生破坏，从而导致路网的通行能力下降，影响灾后紧急救援和灾区的日常经济、社会活动。为了将这种影响降到最低，要求在尽可能短的时间内对受损桥梁网络进行修复，使路网的通行能力尽快恢复到正常水平。为此，需要考虑对有限的人力、物力资源的优化配置。目前，基础设施系统灾后修复过程中的资源配置基本上采用静态优化的方法，无法考虑修复过程中的各种动态不确定性，因此无法给出最优的资源配置策略。

技术实现思路

[0003]本专利技术为了克服以上技术的不足，提供了一种桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法。
[0004]本专利技术克服其技术问题所采用的技术方案是：
[0005]一种桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法，包括如下步骤：
[0006]S1、数据初始化：所述数据至少包括路网的拓扑结构、路段的通行方向、自由通行时间和通行容量、出行需求、桥梁的初始损伤状态；
[0007]S2、根据桥梁的初始损伤状态及修复进度，对所在路段的通行容量进行折减，然后建立用户均衡模型来计算交通流分布，并基于总通行时间计算当前的路网通行功能；
[0008]S3、分别根据桥梁网络的修复进度和施工队的调度定义状态空间和动作空间；考虑施工队工作效率的随机性，将每座桥梁完全修复的时刻作为决策点，基于此，建立优化施工队调度策略的半马尔科夫决策过程模型；
[0009]S4、采用Q学习算法求解半马尔科夫决策过程模型，获得施工队的最优调度策略。
[0010]进一步地，所述步骤S1中，路网的拓扑结构指路网中各节点之间的连接关系，通过一个二元邻接矩阵表示，二元邻接矩阵中，“1”表示从行节点到列节点有一条边相连，“0”表示从行节点到列节点之间没有边相连。
[0011]进一步地，所述步骤S1中，出行需求指单位时间内从路网中某一节点到其他任一节点的交通量(单位：pcu/h)，通过一个O
‑
D矩阵(Origin
‑
Destination)表示；其中，pcu为标准车当量数，是将实际的各种机动车和非机动车交通量按一定的折算系数换算成某种标准车型的当量交通量。
[0012]进一步地，所述步骤S1中，桥梁的初始损伤状态根据损伤程度自低到高依次划分为第一损伤状态、第二损伤状态、第三损伤状态、第四损伤状态、第五损伤状态，第一损伤状态为桥梁完好的状态，第五损伤状态为桥梁倒塌的状态，其余损伤状态均处于第一损伤状态与第五损伤状态之间。
[0013]进一步地，所述步骤S2中，根据桥梁的初始损伤状态及修复进度，对所在路段的通行容量进行折减，然后建立用户均衡模型来计算交通流分布，具体包括如下：
[0014]设每条路段上最多只有一座桥梁；对于不满足该设定的路段，在两座相邻桥梁之间引入一个虚拟节点；
[0015]对有受损桥梁的路段，设通行容量如下：若桥梁为第四或第五损伤状态，则路段通行容量取为0；若桥梁为第三损伤状态，修复施工前路段通行容量保持不变，修复施工过程中路段通行容量取为0；其他损伤状态下，路段通行容量保持不变；需要指出的是，尽管车流在通过部分关闭的桥梁时会有时间延迟，但这部分时间与车流通过整个路段的时间相比可以忽略不计；
[0016]所述用户均衡模型是一个非线性规划模型，如下所示：
[0017][0018]约束条件为：
[0019][0020][0021][0022]上式中，v
e
为边e上的实际车流量；τ
e
(x)为边e上车流量为x时的实际通行时间，由BPR函数计算得到；
[0023]BPR函数如下所示：
[0024][0025]上式中，τ0和τ分别为路段上的自由流时间和实际通行时间；v和c分别为路段上的实际车流量和通行容量；α和β均为常数，根据观测数据拟合得到，若没有观测数据，则采用BPR的推荐值，分别为0.15和4.0；
[0026]E和V分别为路网中所有边的集合和所有节点的集合；r
ij
为从节点i到节点j的路径；R
ij
为从节点i到节点j的所有路径的集合；d
ij
为从节点i到节点j的出行需求，即O
‑
D矩阵的第i行第j列元素；为出行需求d
ij
中分配在路径r
ij
上的部分；δ(e,r
ij
)为示性函数，当路径r
ij
包含边e时等于1，否则等于0。
[0027]进一步地，所述步骤S2中，用户均衡模型包含一个凸目标函数和三个线性约束，采用Frank
‑
Wolfe算法求解，求解具体步骤如下：
[0028]1)令n＝1，根据自由流时间和全有全无算法获得交通流分布的一个可行解其中，自由流时间指车辆按路段最高限速行驶所需的时间，全有全无算法为交通流分配中的经典近似算法，指将任意两个节点间的交通需求全部分配在这两个节点之间的最短路径上，全有全无算法的解自动满足用户均衡模型中的约束条件；
[0029]2)根据可行解利用BPR函数更新各条边上的通行时间；
[0030]3)根据更新后的通行时间，利用全有全无算法获得另一个可行解
[0031]4)对可行解和加权求和，得到一个新的可行解优化权重系数ζ，使得下式取最小值：
[0032][0033]若上述积分式(6)已收敛，则停止迭代；否则，令n＝n+1，用代替并返回步骤2)。
[0034]进一步地，所述步骤S2中，计算当前的路网通行功能具体如下：
[0035][0036]其中，t为灾后修复过程中的任一时间点；和分别为灾前边e上的车流量和实际通行时间；v
e
(t)和τ
e
(t)分别为t时刻边e上的车流量和实际通行时间。
[0037]进一步地，所述步骤S3中，状态空间的定义具体包括如下：
[0038]对于每座桥梁，将其修复进度从0到1但不包括0和1，均匀划分为K个区间，每个区间代表一个状态，状态0和状态1则分别表示待修复状态和完全修复状态，即每座桥梁共有K+2个状态；
[0039]桥梁网络的状态定义为所包含桥梁状态的笛卡尔积，故，一个包含N座受损桥梁的网络共有(K+2)
N
个状态。
[0040]进一步地，所述步骤S3中，动作空间的定义具体包括如下：
[0041]给定一个网络状态其中，为桥梁网络的状态空间，即可得知每座桥梁是处于待修复状态、施工状态还是完全修复状态，设每座处于施工状态的桥梁都占用了一个施工队，因此可以确定可调度施工队的数量；根据待修复桥梁的数量和可调度施工队的数量，可以确定一组调度方案；所有网络状态对应的施工队调度方案便组成了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种桥梁网络灾后修复过程中的资源动态优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据初始化：所述数据至少包括路网的拓扑结构、路段的通行方向、自由通行时间和通行容量、出行需求、桥梁的初始损伤状态；S2、根据桥梁的初始损伤状态及修复进度，对所在路段的通行容量进行折减，然后建立用户均衡模型来计算交通流分布，并基于总通行时间计算当前的路网通行功能；S3、分别根据桥梁网络的修复进度和施工队的调度定义状态空间和动作空间；考虑施工队工作效率的随机性，将每座桥梁完全修复的时刻作为决策点，基于此，建立优化施工队调度策略的半马尔科夫决策过程模型；S4、采用Q学习算法求解半马尔科夫决策过程模型，获得施工队的最优调度策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，路网的拓扑结构指路网中各节点之间的连接关系，通过一个二元邻接矩阵表示，二元邻接矩阵中，“1”表示从行节点到列节点有一条边相连，“0”表示从行节点到列节点之间没有边相连。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，出行需求指单位时间内从路网中某一节点到其他任一节点的交通量，通过一个O
‑
D矩阵表示。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，桥梁的初始损伤状态根据损伤程度自低到高依次划分为第一损伤状态、第二损伤状态、第三损伤状态、第四损伤状态、第五损伤状态，第一损伤状态为桥梁完好的状态，第五损伤状态为桥梁倒塌的状态，其余损伤状态均处于第一损伤状态与第五损伤状态之间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据桥梁的初始损伤状态及修复进度，对所在路段的通行容量进行折减，然后建立用户均衡模型来计算交通流分布，具体包括如下：设每条路段上最多只有一座桥梁；对于不满足该设定的路段，在两座相邻桥梁之间引入一个虚拟节点；对有受损桥梁的路段，设通行容量如下：若桥梁为第四或第五损伤状态，则路段通行容量取为0；若桥梁为第三损伤状态，修复施工前路段通行容量保持不变，修复施工过程中路段通行容量取为0；其他损伤状态下，路段通行容量保持不变；所述用户均衡模型是一个非线性规划模型，如下所示：约束条件为：约束条件为：约束条件为：上式中，v
e
为边e上的实际车流量，τ
e
(x)为边e上车流量为x时的实际通行时间，由BPR函数计算得到；
BPR函数如下所示：上式中，τ0和τ分别为路段上的自由流时间和实际通行时间；v和c分别为路段上的实际车流量和通行容量；α和β均为常数，根据观测数据拟合得到，若没有观测数据，则采用BPR的推荐值，分别为0.15和4.0；E和V分别为路网中所有边的集合和所有节点的集合；r
ij
为从节点i到节点j的路径；R
ij
为从节点i到节点j的所有路径的集合；d
ij
为从节点i到节点j的出行需求，即O
‑
D矩阵的第i行第j列元素；为出行需求d
ij
中分配在路径r
ij
上...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶伟峰，王乃玉，汪英俊，林陪晖，王俊彦，黄秀兵，
申请(专利权)人：浙江海峡创新科技有限公司海峡创新互联网股份有限公司，
类型：发明
国别省市：