V2X环境下主干路相邻交叉口多目标协同优化模型研究

针对城市主干路相邻交叉口之间因缺乏信息交互而不能有效协同,导致主干路运行效率较低的问题,提出一种V2X(vehicle to everything)环境下的城市主干路相邻交叉口多目标协同优化模型。以V2X技术实时获取交通量、速度特性为切入点,以交通负荷为关键参数,根据不同车道功能进行权重衡量,同时,引入舒适性和行程时间作为协同区域优化参数,以其加权量作为模型综合评价指标,进而构建城市主干路相邻交叉口多目标协同优化模型。最后,为了验证模型的有效性,通过NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ)算法对实例进行仿真,得到优化目标的Pareto前沿,分析结果表明：关键区域的综合交通负荷降低约19.9%,协同区域主干路通行的速度变化率减少约28.37%、行程时间减少约3.46%,可以有效提高城市主干路通行效率。     

城市应急医疗物资集配中心选址评价优化方法

为解决城市应急医疗集配中心配送时间长及配送覆盖范围小的问题,提出构建城市应急医疗物资集配中心第2代非支配排序遗传算法优化选址模型．该方法以最小化总体运输成本和最大化应急物资集配中心对邻近地区的人口数量和医疗资源覆盖为目标,建立改进的层次分析法-模糊折衷决策评价模型,引入折衷模糊决策方法进行总体选址方案决策优选．以中国石家庄市藁城区应急医疗物资集配中心选址为例,验证该模型的可行性．结果表明,建设7个集配中心即可满足石家庄市藁城区的疫情防控需求,进一步节约建设和运输成本,最优方案中平均运输车程耗时为18.9 min,30 min以上车程占比为13.3%,相较于优选前各方案的平均值分别下降了49.1%和80.0%．研究成果可为城市突发公共卫生事件下应急集配中心选址方案提供参考依据．