高速公路突发交通事件应急资源调配模型研究

2020-04-21朱兴林温喜梅刘泓君

交通科技与经济 2020年2期

朱兴林，温喜梅，刘泓君

(新疆农业大学交通与物流工程学院，新疆乌鲁木齐 830052)

2017年末，我国高速公路总里程13.65万km，总里程数居世界第一，高速公路网的基本骨架已初步形成，但由于交通运营管理措施相对滞后，尤其是针对高速公路突发事件处置的应急措施不及时、不规范，往往造成无法弥补的巨大损失。据统计，我国道路交通事故中有60%的重伤员是由于未及时得到有效救护而死亡，只有15%的伤员是乘坐救护车就医[1]。如何科学、合理、有效地调配应急资源已成为高速公路突发事件应急管理的关键。

国内外专家为高速公路应急资源调度做了大量工作，且研究广泛。国外F.WEX等人为减少响应阶段的人员伤亡和经济损失，研究开发了相应的决策支持模型，从而有效地合理安排救援点[2]；I.SUNG等人针对单一的应急资源点，考虑在资源有限时如何分配获得最大救助数量，包括涉及资源分配和路径规划[3]。尽管以上研究已考虑到多个物资分发点的情况，但仍然仅限于紧急情况下对单一物资的需求；C. LIU等人基于Petri网考虑应急资源约束和应急响应过程的不确定性周期进行建模与分析[4]。

目前，国内高速公路应急资源调配模型研究主要集中在模糊评价、多目标规划及响应等方面。姚广洲采用模糊综合评价法，建立了在应急时间紧迫性约束条件下，单一应急点和多个救援点的联合救援调配模型[5]；潘郁等人考虑了应急资源连续性消耗等问题，构建了多目标应急资源配置的数学模型[6]；杜克等人在分析高速公路应急响应系统不足的基础上，提出了应急资源优先分配调度的单一事故分配模型和应急资源动态调度的最短时间响应分配模型，并给出了公路应急资源动态调度算法的实现步骤[7]；黄德琦研究了应急资源优化配置策略，使用交通事故风险评估的结果对救援目标进行排序，并给出了相应的应急资源分配算法[8]；柴干等人研究了高速公路事故的随机性，确定救援服务水平和事故概率的权重[9]。由此可知，采用模糊综合评价法需要确定主观评价指标，一旦发生突发交通事件后，评估的指标将持续随机变化，主观权重一旦确定就无法改变，将导致研究失去客观性。因此，本文拟采用熵权-理想点(TOPSIS)方法构建高速公路突发交通事件应急资源调配模型，引入熵权法确定指标权重，再根据理想点法的基本原理获得应急资源调配的最优方案。

1 高速公路突发交通事件应急资源调配的基本思路

交通突发事件是指导致道路通行能力下降或交通需求异常增高的偶发性事件，如车辆交通事故、恶劣天气、车辆抛锚、货物散落、道路建设维修等，是影响我国高速公路安全运营的重要因素[5]。一旦发生交通突发事件，相关部门需将事故点周围各个出救点的应急资源在有限时间内快速调度到目标点。由于出救点位置及目标点的分散性，各种应急资源储备和需求的差异性，如何选择最短的应急资源运输路径，并在突发交通事件后的很短时间内优化应急资源的类型和数量是资源优化调配的关键所在。本文考虑多个应急资源点到单个目标点的资源优化分配问题，对单一目标点而言，最理想的结果是出救点的资源可以满足目标点的及时性和资源要求。如果出救点的资源不能满足目标点的需要，则需要提取出救点的第二点资源，而不是同时抽取多个出救点资源。如果不了解目标点的资源需求并占用多个出救点资源，将会导致资源浪费。此外，在突发交通事故后，可能会有多个事故点在资源有限的情况下，无法保证其他目标点的资源需求。因此，在多事故点前提下，为应对某一目标点的资源需求，需要考虑多个出救点的出救排序优先问题。

2 基于熵值-理想点法的应急资源调配模型建立

本文构建的应急资源调配模型主要是多个出救点针对某一目标点而言，每个出救点都有若干个综合评价指标。对于单一目标点而言，这些多个评价指标可用于评估出救点优劣，传统的评价方法无法评估出救点的优势和劣势。本文采用的理想点法(TOPSIS法)能够同时针对多个目标和指标进行综合评估，是理想目标相似度的顺序选择技术，是多目标决策分析中非常有效的方法。通过归一化数据和矩阵，找出多个目标中的最优目标和最差目标，分别计算每个评估目标与理想解和负理想解之间的距离，得到各目标的接近程度和理想解。理想解接近度的大小用作评估目标优缺点的基础，接近度值在0～1之间：值越接近1，相应的评估目标越接近最佳水平；相反，越接近0，评估目标越接近最差水平。基于熵权-理想点法构建高速公路突发交通事件应急资源调配模型的步骤如下。

2.1 原始数据的标准化

遇到多目标最优化问题时，通常有m个评价对象D1，D2，…,Dm，每个评价对象有n个评价指标X1，X2，…Xn。首先邀请专家对评价指标进行打分，然后将打分结果表示成数学矩阵形式，建立以下特征矩阵

[X1(x1)，X2(x2)，…，xn(xm)].

(1)

理想点法进行评价时，要求所有指标变化方向一致(即所谓同趋势)，将高优指标转化为低优指标，或将低优指标转化为高优指标，通常采用后一种方式。转化方法常用倒数法，即令原始数据中低优指标xij(i=1,2,…,m；j=1,2,…n)，通过=1/xij将其转换为高优指标，然后建立相同趋势后的原始数据表，对同趋势后的原始数据矩阵进行归一化，建立相应的标准化决策矩阵，其指标转换公式为

(2)

(3)

对特征矩阵进行归一化，获得归一化向量，并建立关于归一化向量的归一化矩阵

(4)

2.2 计算评价指标的权重

熵权法是在客观条件下，由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重的一种方法，它能尽量消除各因素权重的主观性，使评价结果更符合实际。根据熵的定义，m个评价对象n个评价指标，其评价指标的熵为

3.4 数据实时监测为实现对昆虫生境数据的实时监测，昆虫生境移动监测软件获取并显示数据的速度必须满足实时性要求。通过多次测试，从开始上传昆虫生境数据，一直到软件将数据显示出来的平均时间约为0.8 s。效果见图6。

(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n).

(5)

其中

(6)

计算评价指标的熵权

W=(wj)1×n.

(7)

其中

(8)

2.3 构造加权矩阵

建立关于权重规范化值的矩阵V=(vij)m×n，其中

vij=wjrij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n).

(9)

2.4 确定正负理想点集及距离

正负理想点集既可人为设定，也可从各测评对象的指标数据中选取。

1)正理想点集

A+(maxivij|j∈J1),(mini|j∈J2),

(10)

2)负理想点集

A-(minivij|j∈J1),(maxi|j∈J2),

(11)

计算距离尺度，即计算每个评价对象到理想点集和负理想点集的距离，距离尺度可通过n维欧氏距离来计算。各评价对象到正理想点集的距离为S+，到负理想点集的距离为S-。

(12)

(i=1,2,…,m).

2.5 计算理想点集的贴近度

计算各评价对象与理想点集的接近程度

(13)

Ci在0～1之间取值，Ci愈接近1，表示该评价对象越接近最优水平；反之，愈接近0，表示该评价对象越接近最劣水平。

3 实例分析

以新疆部分高速公路网为实际算例，图1所示为路网中事故发生点与周围应急资源配置点之间抽象关系示意图，应急资源配置点分别以P1，P2，P3，P4表示，事故发生点分别以S1，S2，S3表示。已知S3处发生了交通事故，为了进行紧急救援，需要从附近的四个出救点P1～P4运输资源。本文基于熵权-理想点法构建的应急资源调配模型评估四个救援点的优先顺序。

图1 事故发生点与资源配置点之间的抽象关系示意图

3.1 评价指标的确定

通过调研和专家访谈等方式，利用层次分析法(AHP法)[11-13]，考虑到时间和能力的限制，本文选择救援队伍的能力、资源保障水平、应急协调能力、运输能力和医疗措施作为评价指标。首先，选择熟悉道路运输应急的五位专家，经充分讨论分析，利用评分方法对五个评价指标进行评分，然后取其平均值作为四个出救点针对各评价指标的评价值，即评价对象针对所有评价指标的原始数据，如表1所示。

表1 原始数据表

3.2 构建标准化矩阵，并对其规范化处理

将表1中打分结果表示成数学矩阵形式，并建立以下特征矩阵

3.3 计算各指标权重

熵权法是在客观条件下，由评价指标值，即由特征矩阵D构成的判断矩阵来确定指标权重，根据式(5)～式(8)，计算各指标权重wj，获得权重向量W=(0.199，0.198，0.198，0.203，0.202)。

3.4 构造加权矩阵

由式(9)vij=wjrij获得加权矩阵V=W·R。

3.5 确定理想点集和负理想点集

正负理想点集从各测评对象的指标数据中选取。根据以上加权矩阵V，结合式(10)～式(11)可获得正负理想点集和。

3.6 计算接近度并对所有评价对象进行排序

根据式(12)计算每个评价对象到正负理想点集的距离S+和S-，并由式(13)获得评价对象与理想点集的接近程度Ci，结果如表2所示。

表2 综合评价结果表

由表2可以看出，接近度Ci由大到小的顺序依次为：P1、P2、P4、P3，因此在实际的应急救援过程中，对于高速公路发生突发交通事故应该采取首先从P1出救点出救，其它出救点进行辅助的方案。如果P1出救点无法满足突发事件应急救援需求时，则按照P2、P4、P3的出救点顺序采取救援。另外，从权重向量W可以看出，高速公路紧急救援时各救援指标重要程度先后顺序依次为：运输能力、医疗措施、救援队伍能力、应急协调能力和资源保障水平，而且每个救援指标的重量程度相差并不大，这与高速公路的实际情况一致。

因此，高速公路在建立应急救援点时，应该重点考虑的是应急救援点全部救援指标的整体提升问题，这对于高速公路突发事件应急救援有一定的指导意义。