吉林大学学报(工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (2): 396-404.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20220453

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    下一篇

城市轨道交通网络韧性评估及恢复策略

马敏(),胡大伟(),舒兰,马壮林   

  1. 长安大学 运输工程学院,西安 710064
  • 收稿日期:2022-04-21 出版日期:2023-02-01 发布日期:2023-02-28
  • 通讯作者: 胡大伟 E-mail:mm13636811666@126.com;dwhu@chd.edu.cn
  • 作者简介:马敏(1974-),男,博士研究生. 研究方向:轨道交通规划,轨道交通运营管理. E-mail: mm13636811666@126.com
  • 基金资助:
    陕西省自然科学基金重点项目(2021JZ-20);长安大学中央高校基本科研业务费专项项目(300102229304)

Resilience assessment and recovery strategy on urban rail transit network

Min MA(),Da-wei HU(),Lan SHU,Zhuang-lin MA   

  1. College of Transportation Engineering,Chang'an University,Xi'an 710064,China
  • Received:2022-04-21 Online:2023-02-01 Published:2023-02-28
  • Contact: Da-wei HU E-mail:mm13636811666@126.com;dwhu@chd.edu.cn

摘要:

针对现有研究基于拓扑网络效率分析城市轨道交通网络韧性的不足,提出以网络性能响应函数为基础的韧性评估方法,提出的网络性能响应函数是OD客流损失率和网络服务效率损失率的加权求和,采用德尔菲-熵权法确定指标的综合权重,构建以网络韧性指标最大化为目标的恢复优化模型,采用自适应遗传算法进行求解。以西安市轨道交通网络为例,考虑随机攻击和蓄意攻击策略提出4种假设扰动情景,对比分析目标恢复策略与随机恢复策略、偏好恢复策略在4种假设扰动情景下对网络韧性修复效果的差异。结果表明:目标恢复策略对轨道交通网络的修复效果最好,其次是偏好恢复策略;与随机攻击策略相比,蓄意攻击时不同恢复策略得到的网络韧性差别较大;选择修复受损车站顺序时,不能仅考虑受损车站在网络拓扑结构中的重要性,还应当考虑受损车站客流量对网络性能的影响;增加修复资源可以缩短恢复时间和提高修复效率,但修复资源的增加与网络韧性的提升不成正比。研究结论可以为城市轨道交通网络的韧性评估与抢修恢复提供决策依据。

关键词: 交通运输系统工程, 轨道交通网络, 韧性评估, 恢复策略, 自适应遗传算法

Abstract:

In view of the deficiency of existing research on analyzing the resilience of urban rail transit network based on topological network efficiency, a resilience assessment method based on network performance response function is proposed, which is the weighted sum of OD passenger flow loss ratio and network service efficiency loss ratio. The Delphi-entropy weigh method is used to determine the comprehensive weight of two indicators, and a recovery optimization model with the maximum network resilience index is established, and the adaptive genetic algorithm is adopted to solve the developed model. Taking Xi'an rail transit network as an example, four hypothetical perturbance scenarios are proposed considering random attack and intentional attack. The differences of network resilience repair effects of target recovery strategy, random recovery strategy and preference recovery strategy under four hypothetical perturbance scenarios are compared and analyzed. The results show that the target recovery strategy has the best repair effect on rail transit network, followed by preference recovery strategy. Compared with random attack strategy, different recovery strategies have different network resilience under intentional attack strategy. When selecting the sequence of repairing damaged stations, we should not only consider the importance of damaged stations in network topology, but also consider the impact of passenger flow on network performance. Increasing the input of repair resources can shorten the recovery time and improve the repair efficiency, but the increase of repair resources is not proportional to the improvement of network resilience. The research conclusion can provide decision-making basis for the resilience assessment and emergency repair recovery of urban rail transit network.

Key words: engineering of communications and transportation system, rail transit network, resilience assessment, recovery strategy, adaptive genetic algorithm

中图分类号: 

  • U491

图1

扰动事件下的系统性能变化"

图2

西安市轨道交通网络拓扑结构"

表1

4种假设扰动情景"

假设情景攻击策略失效车站生成方案失效车站编号
1随机攻击策略随机生成10个车站4、17、33、55、67、79、91、119、125、141
2蓄意攻击策略1节点度最大的10个车站1、4、10、13、15、23、26、43、48、77
3蓄意攻击策略2节点加权介数最大的10个车站10、13、23、24、25、26、77、119、120、121
4蓄意攻击策略3客流强度最大的10个车站6、8、10、17、18、38、39、42、44、54

表2

不同扰动情景不同恢复策略下的车站修复次序和网络韧性"

扰动情景恢复策略车站修复顺序网络韧性
情景1随机恢复55→17→91→119→67→4→33→141→79→1250.8676
偏好恢复基于车站度4→119→33→17→67→79→125→55→141→910.9000
基于车站重要度17→79→33→119→4→55→125→67→91→1410.8975
目标恢复4→17→79→119→33→55→125→91→141→670.9280
情景2随机恢复23→10→43→15→1→26→4→77→13→480.5972
偏好恢复基于车站度1→4→10→13→15→23→26→43→48→770.6185
基于车站重要度43→15→10→23→48→26→4→13→1→770.6787
目标恢复43→15→48→23→26→10→4→13→1→770.6924
情景3随机恢复119→10→77→25→13→24→120→26→23→1210.8015
偏好恢复基于车站度13→26→23→77→10→119→24→25→121→1200.8715
基于车站重要度10→23→119→26→13→24→25→77→121→1200.9232
目标恢复23→10→119→13→26→77→24→121→25→1200.9421
情景4随机恢复8→42→18→17→10→6→54→39→38→440.8134
偏好恢复基于车站度10→17→42→8→44→38→6→18→54→390.8788
基于车站重要度10→17→42→38→8→6→44→18→54→390.8802
目标恢复10→42→17→38→8→6→44→18→54→390.8811

图3

4种扰动情景下的韧性恢复曲线"

图4

不同修复资源对网络韧性的影响"

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