A-救援

A-RESCUE:一个基于agent的区域疏散模拟器,与用户丰富的行为相结合。家庭行为和动态交通流是飓风疏散最重要的两个方面。然而,目前的疏散模型在很大程度上忽略了家庭行为的复杂性,导致交通分配过于简单,从而导致网络中疏散时间不准确。本文提出了一个高保真的多智能体仿真模型a-RESCUE(基于agent的区域疏散模拟器与用户丰富行为相结合),将疏散家庭的丰富活动行为与网络级分配相结合,预测和评估疏散时间。该模拟器可以实时生成疏散需求,真实捕捉飓风疏散的动态本质。该模拟器由家庭决策模块和交通流模块两大部分组成。在模拟中,每个家庭都是一个智能体,基于先进的行为模型做出各种疏散相关决策。根据住户的决定,在不同的时间间隔内生成并进入疏散交通网络。提出了一种自适应路由策略,该策略能够实现高效的全网流量测量。计算结果是基于迈阿密-戴德网络的模拟结果,详细描述了路网几何结构。仿真结果显示了交通拥挤度随家庭决策的变化、不同区域的拥挤度相对于风暴路径的变化以及网络中最拥挤的O-D对。模拟工具可作为规划工具,用于制定与交通信息应如何沟通相关的决策,以及设计交通管理政策,如疏散期间的逆流策略。