摘要
随着社会经济的发展与交通需求的持续攀升，城市道路网络正面临日益加剧的压力，拥堵现象愈发严重。这种现象不仅降低了城市道路网络的运行效率和承载能力，而且对城市道路网络的正常管理造成了严重影响。因此，研究如何在拥堵情况下提升道路交通网络的快速恢复和维持预定功能的能力，具有重要的现实意义。城市道路网络韧性这一概念的提出，能够全面反映路网在拥堵情况下吸收干扰并恢复正常管理的能力，为城市运行管理提供了有力的理论支持。本文聚焦于拥堵情况下的城市道路交通网络，通过将路网中的交叉口及路段都抽象为网络节点，并以重要节点拥堵时加强管理能最大程度恢复路网韧性为目标展开研究，为制定合理、高效的路网管理方案，提高路网韧性提供了理论支撑，主要研究工作为以下几个方面： 本研究提出了一种基于拥堵扩散影响的重要节点识别模型。通过对城市道路网络中拥堵发生和扩散机制的分析揭示了交叉口及路段之间存在耦合关系，并基于蒙特卡罗法对扰动值随机取样模拟不同情况下的拥堵，通过对节点的初始状态添加扰动值模拟拥堵产生，采用耦合映像格子(CML)模型仿真模拟城市道路拥堵扩散过程，提出了平均拥堵节点比作为拥堵扩散范围的评价指标，并通过比较其他识别算法验证了本方法的有效性。 针对城市道路交通拥堵网络，提出了重要节点拥堵时加强管理能最大程度恢复路网韧性为目标的恢复决策模型，并将路网阻抗作为衡量网络恢复的性能指标。通过混合离散粒子群算法对该模型进行求解得到重要节点疏导时序，为了量化管理各节点恢复效果，设计了一种基于相邻节点的负载重分配的方法。该评估方法基于重分配规则和邻接节点的状态动态调整当前管理节点的负载重分配比例，得到网络管理过程中各节点的交通需求变化情况，并构建道路阻抗模型量化网络性能变化，基于此得到网络韧性恢复最大的重要节点恢复策略。 在案例分析中，应用了所提出的重要节点识别模型和拥堵恢复决策模型，通过实际应用场景进行验证，证明了其可行性与实用性。本研究识别了道路网络中的重要节点并提出了重要节点拥堵时能最大程度恢复路网韧性的最佳管理决策，为交通管理提供了理论依据。
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