一种通过提升容量来增强道路网络在随机多链路中断情况下的鲁棒性的优化方法

《TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES》：An optimization approach to enhance road network robustness via capacity upgrades under stochastic multi-link disruptions

　　

克里斯托斯托莫斯·米洛纳斯|埃万杰洛斯·米察基斯|康斯坦丁诺斯·凯帕普佐格鲁

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  提出了一种用于处理随机多链路中断的离散网络设计模型。
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  为提高计算效率，采用了场景聚类与简化方法。
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  依据流量与容量的冗余性对候选链路进行优先级排序。
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  采用了分支定界法和遗传算法来解决该问题。
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  测试了基于效用和公平性的不同建模方式。

引言

由于气候变化以及各种自然和人为因素导致的干扰日益频繁且严重，这凸显出构建强大且不间断的基础设施系统的迫切需求。对于道路网络而言，这一需求尤为重要，因为道路网络在保障人员、货物和服务的流动方面起着关键作用，而这些流动正是经济社会发展和稳定的基础。然而，传统的道路网络设计框架通常依赖确定性模型（Farahani等人，2013年），或者仅考虑在需求和/或供给状况稳定或波动时的网络性能（Chen等人，2011年），往往孤立地处理容量、行驶时间或连接可靠性等要素。因此，它们无法充分应对更严重、更意外事件对网络连续性及用户整体成本所带来的复合影响（Huang等人，2020年），这类事件包括洪水、恐怖袭击、地震、重大事故以及基础设施故障（Zhu & Levinson，2011年）。此外，由于在实际交通规划中很少将降低脆弱性的网络属性纳入考量（Boeing & Ha，2024年），再加上重现多种干扰场景所带来的计算难题（Casali，2020年），这一问题愈发突出。

鉴于预测网络干扰的具体特征和规模存在固有的不确定性，本文提出了一种新框架，通过着眼于提升与交通相关的属性，来增强道路网络在面对规模较小的随机多链路干扰时的抵御能力。该框架采用双层优化模型，上层处理涉及现有道路容量战略性扩展的二进制决策问题，而下层则用于分析在不同干扰情况和政策设定下道路使用者的出行选择行为。本研究的核心贡献在于解决了规划者和决策者在从预防角度提升网络韧性时所面临的巨大挑战，即由大量潜在干扰情况以及多种政策选项所带来的组合复杂性。

本文结构如下：第2节简要回顾道路网络设计问题及道路网络韧性的概念，并指出当前存在的不足与挑战；第3节介绍相关符号、概念框架、数学模型及求解方法；第4节通过一个大规模案例研究应用该框架，包括稳定性验证测试，以及探讨一种基于公平性的替代方法用于综合评估干扰影响；第5节分析研究结果、其政策意义及实际应用前景；第6节则概述未来的研究方向并总结全文。

章节要点

道路网络设计问题概述

道路网络设计问题在交通规划与管理中发挥着核心作用，它有助于优化道路网络的布局、容量及运营方式，从而有效管理交通流并满足不断增长的出行需求。该问题主要包括三种类型的决策（Magnanti和Wong，1984年）：（1）战略性决策：针对基础设施开发或扩建的长期规划；（2）战术性决策：对现有基础设施和服务进行重新配置；（3）操作性决策：包括各类短期措施

研究方法

本研究将最优链路容量扩展问题构建为一个带有预算约束的离散双层优化问题。尽管相关的连续型道路网络设计问题在计算上更具优势，但这种离散模型却能帮助制定出可直接付诸实施的决策方案。该方法重点处理那些没有严格空间分布模式的多链路干扰问题，以此帮助规划者和决策者应对由此带来的组合复杂性。而那些单一的或空间上集中出现的链路干扰问题则

实验设置

所提出的框架在温尼伯道路网络的简化版本上进行测试（Chen & Alfa，1991年）。图8展示了测试网络的拓扑结构，而相关的需求和供给数据则可在“数据获取情况”部分找到。链路平均行驶成本是通过BPR链路性能函数估算得出的，该函数的形状参数取典型值（α = 0.15，b = 4）。$t_k^x={\tau }_k^f\left[1+a\times {\left(\frac{q_k^x}{C_k}\right)}^b\right]$链路故障场景是通过半随机抽样方式生成的

对实验结果的思考

第4节中对所提框架进行的实验为评估其性能和有效性提供了充分依据。首先可以发现，单个链路的临界性并不一定与最具影响的多链路组合相对应。在主要实验中，基于临界性设定的筛选标准显著降低了临界链路的出现频率。类似的结果在相关文献中也有体现（Wang等人，2016年；Jin

结论与未来工作

本文提出了一种新的框架，旨在帮助交通行业从业者应对在面临随机多链路干扰的情境下提升道路网络韧性的复杂挑战。鉴于交通系统越来越频繁地遭受各种压力源和风险的侵袭，而这些因素往往会严重削弱其功能和服务水平，因此这样的框架显得极为重要。其主要

声明与说明

本研究未获得公共、商业或非营利领域任何资助机构的特定资助。作者们没有需要披露的任何财务或其他利益关系。

CRediT作者贡献说明

克里斯托斯托莫斯·米洛纳斯：撰写——初稿撰写、可视化、验证、监督、软件使用、资源协调、方法设计、研究实施、正式分析、数据整理、概念构思。埃万杰洛斯·米察基斯：撰写——审稿与编辑、监督工作。康斯坦丁诺斯·凯帕普佐格鲁：撰写——审稿与编辑、监督工作、项目管理工作。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文研究成果的已知利益冲突或个人关系。