基于城市道路交通环境演变的 ECEA 路径规划算法

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.200279

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (10): 1-10.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.200279

所属专题： 2021年交通运输工程

基于城市道路交通环境演变的 ECEA 路径规划算法

温惠英¹ 林译峰¹ 吴昊书² 蒋晗¹ 吴嘉彬^1†

1．华南理工大学土木与交通学院，广东广州 510640; 2．华南农业大学林学与风景园林学院，广东广州 510640

收稿日期:2020-06-03 修回日期:2020-10-23 出版日期:2021-10-25 发布日期:2021-09-30
通信作者: 吴嘉彬 ( 1993-) ，男，博士生，主要从事道路交通安全、路径规划研究。 E-mail:ctwjb@mail.scut.edu.cn
作者简介:温惠英 ( 1965-) ，女，教授，博士生导师，主要从事交通运输规划与管理、交通安全研究。E-mail:hywen@scut.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金资助项目 ( 51578247，71701070)

Extended Co-evolutionary Algorithm for Path Planning Based on the Urban Traffic Environment Evolution

WEN Huiying¹ LIN Yifeng¹ WU Haoshu² JIANG Han¹ WU Jiabin¹

1． School of Civil Engineering and Transportation，South China University of Technology，Guangzhou 510640，Guangdong，China; 2． College of Forestry and Landscape Architecture，South China Agricultural University，Guangzhou 510640，Guangdong，China

Received:2020-06-03 Revised:2020-10-23 Online:2021-10-25 Published:2021-09-30
Contact: 吴嘉彬 ( 1993-) ，男，博士生，主要从事道路交通安全、路径规划研究。 E-mail:ctwjb@mail.scut.edu.cn
About author:温惠英 ( 1965-) ，女，教授，博士生导师，主要从事交通运输规划与管理、交通安全研究。E-mail:hywen@scut.edu.cn
Supported by:
Supported by the National Natural Science Foundation of China ( 51578247，71701070)

摘要/Abstract

摘要： 合理规划救援路径可缩短救援行程时间，促使应急救援力量迅速到达现场，提升应急救援效率。文中基于城市道路交通运行特征与交通环境动态演变规律，提出了一种用于求解最优救援路径的可扩展协同进化算法 ( ECEA) 。ECEA 算法建立了协同优化机制，即路径优化过程与道路交通环境演变协同进行，并可灵活选择算法寻优搜索范围，提升可行解的数量与质量。实验结果表明: 在数据获取能力受限情况下，该算法在行程时间及其鲁棒性方面均优于定时协同优化算法 ( TCEPO) 与在线优化方法 ( OLRO) ，可有效缩短行程时间，进而提升应急救援效率与救援效果。

关键词: 应急救援, 交通环境演变, 路径规划, 协同优化

Abstract: Ｒeasonable path planning can shorten the travelling time to ensure that rescue forces can arrive at the scene in time and improve the efficiency of emergency rescue． Based on the urban road traffic characteristics and the dynamic evolution of traffic environments，this paper proposed an extended co-evolutionary algorithm ( ECEA) to calculate the optimal rescue path． The ECEA establishes a co-evolutionary optimization mechanism，which means that the path planning process co-evolves with the evolution of traffic environments． Meanwhile，ECEA can flexibly select the search scope to improve the number and quality of alternative solutions． Experimental results show that ECEA outperforms timing co-evolutionary algorithm ( TCEPO) and Online re-optimization ( OLRO) both in the travelling time and robustness under the condition of limited data，thereby improving emergency rescue efficiency．

Key words: emergency rescue, traffic environment evolution, path planning, co-evolutionary optimization

中图分类号:

U491.1

温惠英, 林译峰, 吴昊书, 等. 基于城市道路交通环境演变的 ECEA 路径规划算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2021, 49(10): 1-10.

WEN Huiying, LIN Yifeng, WU Haoshu, et al. Extended Co-evolutionary Algorithm for Path Planning Based on the Urban Traffic Environment Evolution[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2021, 49(10): 1-10.

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基于城市道路交通环境演变的 ECEA 路径规划算法

Extended Co-evolutionary Algorithm for Path Planning Based on the Urban Traffic Environment Evolution

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