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融合幾何成本距離并行算法的老齡化城市公共空間無障礙分析

2018-06-12 11:36:16
關(guān)鍵詞:并行算法老齡化容量

周 蕾

(安徽新華學(xué)院 土木與環(huán)境工程學(xué)院,合肥 230088)

城市建筑物的密集程度與城市人口的增長密切相關(guān),城市人口一旦增長,城市建筑物的密集程度就越來越密,城市空間就變得越來越小[1-2].另外,流動(dòng)人口不斷增加,勢必造成城市空間更加狹小,讓城市規(guī)劃問題更加突出.科學(xué)合理的公共空間與人民的生命財(cái)產(chǎn)密切相關(guān),合理專業(yè)的公共空間,不但可以減少人民群眾的財(cái)產(chǎn)生命損失,還可以讓群眾死傷事件大大減少[3-5].近年來,世界范圍內(nèi)各個(gè)國家都加大了城市規(guī)劃的研究與投入[6].采用幾何成本距離并行算法無障礙分析也得到了越來越廣泛的應(yīng)用[7].

在幾何成本距離并行算法無障礙分析中,本文以單個(gè)城市區(qū)域作為基準(zhǔn),將其推廣到多個(gè)老齡化城市區(qū)域,在建立規(guī)劃模型的過程中,其目標(biāo)是疏散結(jié)束時(shí)間最小化.基于幾何成本距離并行算法,對(duì)城市每個(gè)區(qū)域老齡化人流量進(jìn)行恰到好處的規(guī)劃,以便確定最佳的規(guī)劃方案.

1 老齡化城市公共空間問題描述

1.1 問題的假設(shè)

不同的突發(fā)事件,往往具備不同的特點(diǎn),在城市建筑里面,若發(fā)生火災(zāi)這種突發(fā)事件,務(wù)必及時(shí)疏散被困人員,基于這樣的問題,本文特別做了以下假設(shè):

在老齡化城市建筑中,任何一間房子都可以將其看為著火點(diǎn),如果每個(gè)著火點(diǎn)全具有許多逃離出口,假設(shè)每個(gè)逃離通道不存在數(shù)量的約束,在此情況下,將對(duì)終極點(diǎn)進(jìn)行定義,則此問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)點(diǎn)-單個(gè)終極點(diǎn)的逃離規(guī)劃問題.

1.2 模型的建立和轉(zhuǎn)換

(1)

以此問題為基礎(chǔ),建立數(shù)學(xué)模型為

(2)

(3)

(4)

(5)

假設(shè)問題的規(guī)模足夠大,一般很難列舉每個(gè)障礙點(diǎn)到出口的全部路徑,實(shí)際上也不需要列舉所有路徑.以舍棄問題(P)中沒有被使用的路徑,即流量等于0的路徑,對(duì)疏散結(jié)果不產(chǎn)生任何影響.

如果僅僅是從公式來分析,這個(gè)問題的區(qū)別主要在路徑選擇方面.如果是規(guī)模較小的網(wǎng)絡(luò),也可以把全部的路徑都一一列舉出來,通常情況下,對(duì)運(yùn)行時(shí)間不會(huì)帶來顯著的影響.如果網(wǎng)絡(luò)規(guī)模很大,要想將路徑一一列舉出來,就基本上不可能了.這就意味著(P)中的路徑集合可能近似無限的.

2 幾何成本距離并行算法

定理1 假設(shè)P1,P2,…,Pr均為被使用,用來代表逃離人員的路徑選擇,在自由逃跑的路徑規(guī)劃方案中,每個(gè)組逃離人員所用時(shí)間總和一樣,即T1=T2=…=Tr=T.若路徑容量受到了限制,則可以采用單源點(diǎn)疏散模型算法,在這種算法中,采用的基本思路是貪婪原則,即飽和疏散最短路徑.對(duì)于可行路徑集合{P1,P2,…,Pm},一般采用網(wǎng)絡(luò)更新的方式進(jìn)行.具體算法流程如下:

算法1 合理的逃離路徑的選擇:

第一步:將逃離網(wǎng)絡(luò)G(V,E)作為輸入,如果每條弧最大容量是cij,路徑選擇用k表示,其值大小為1,路徑集合用字母P表示,且P=?,對(duì)于每一條路徑的流量集合用字母F表示,且F=?,路徑疏散時(shí)間集合為TP,且TP=?.

第三步:計(jì)算最大通行容量.這里的最大通行容量指的是路徑Pk的最大通行容量,PCk=min{cij|eij∈Pk},令fk=PCk,F=F∪{fk};

第五步:選擇循環(huán).若更新的網(wǎng)絡(luò)不連通,則轉(zhuǎn)入第六步執(zhí)行,若更新的網(wǎng)絡(luò)是連通的,則令k=k+1,并將其轉(zhuǎn)入第二步執(zhí)行.

第六步:將P、TP、F的值輸出.

fk一般是一個(gè)常數(shù),由幾何成本距離并行算法技術(shù)可知,設(shè)t時(shí)刻離開路徑Pk,抵達(dá)D0的總?cè)藬?shù)xk(t)滿足如下表達(dá)式:

(6)

假設(shè)x是等待疏散的被困人員總數(shù),那么路徑m1滿足如下表達(dá)式:

(7)

對(duì)于實(shí)際參與疏散的路徑集合{P1,P2,…,Pm1}我們可以利用式(7)進(jìn)行確定.

定理2 采用可行路徑算法所確定的路徑集合,用字母P表示,且任意一條路徑都滿足Pk?P,那么,增加Pk必然無法改善疏散方案.

定理3 假設(shè)可行路徑集合P是通過算法1來確定的,且在P中的元素滿足:TP1≤TP2≤…≤TPm.則式(7)所確定的路徑P1,P2,…,Pm1(m1≤m)在所有的路徑中,才是最佳的疏散路徑.

通過定理1的分析可知,最后一人到達(dá)終極終點(diǎn)D0的時(shí)間是一樣的,假設(shè)結(jié)束時(shí)間是T,結(jié)合定理3,可得

(8)

由式(8)解得:

(9)

從以上式子可以得出:只要對(duì)實(shí)際逃離路線選擇,那么逃離結(jié)束的時(shí)間就能夠進(jìn)行確定,同時(shí)參考xk(T)=(T-(TPk-1))fk,則能夠確定最優(yōu)逃離策略.

3 應(yīng)用實(shí)例

下面本文將通過相關(guān)的例子來驗(yàn)證算法的可行性與合理性.如圖1所示,它所表示的是一個(gè)城市建筑的平面圖形,弧上面所表示的數(shù)字代表的是弧(指圖1中建筑示意圖上帶有方向箭頭的弧形)的標(biāo)號(hào).節(jié)點(diǎn)類型與描述詳見表1.

圖1 老齡化城市建筑疏散例子

表1 節(jié)點(diǎn)描述

每個(gè)房屋實(shí)際參與疏散的路徑可以采用算法1對(duì)其確定,具體內(nèi)容見表2;在需要優(yōu)先飽和疏散所需時(shí)間(time)長的房屋,對(duì)各個(gè)時(shí)刻各條路徑上的實(shí)際流量進(jìn)行了確定.詳見表3,并最終確定T1=11,T2=32,T3=34(表示的是每個(gè)房屋疏散結(jié)束時(shí)間),同時(shí)確定T=max{Tw}=34(指的是最后疏散結(jié)束時(shí)間).

4 結(jié)論

本文在相關(guān)算法與相關(guān)論證的基礎(chǔ)上建立的老齡化城市建筑模型,基于超級(jí)終點(diǎn),將相關(guān)問題轉(zhuǎn)換為單個(gè)區(qū)域老齡化城市的規(guī)劃問題.文中采用了幾何成本距離并行算法的無障礙分析,對(duì)公共空間的容量進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,并對(duì)實(shí)際參與規(guī)劃的老齡人進(jìn)行合理的確定,再通過專業(yè)無障礙分析對(duì)實(shí)時(shí)流量進(jìn)行計(jì)算,確定最終規(guī)劃方案.最后例子驗(yàn)證了本文所提算法的科學(xué)性與合理性.

表2 實(shí)際參與的疏散路徑集合Kw和疏散結(jié)束時(shí)間Tw

表3 路徑的老齡化流量

[參 考 文 獻(xiàn)]

[1] KARIMINIA S,SHAMSHIRBAND S,MOTAMEDI S,et al.A systematic extreme learning machine approach to analyze visitors. thermal comfort at a public urban space[J].Renewable & Sustainable Energy Reviews,2016,58:751-760.

[2] LONGO V D,SHADEL G S,KAEBERLEINM,et al.Replicative and chronological aging in saccharomyces cerevisiae[J].Cell Metabolism,2012,16(1):18-31.

[3] EKMAN M R,LUNDéN P,NILSSON M E.Similarity and pleasantness assessments of water-fountain sounds recorded in urban public spaces[J].Journal of the Acoustical Society ofAmerica,2015,138(5):3043-3052.

[4] LONGO V D,SHADEL G S,KAEBERLEIN M,et al.Replicative and chronological aging in saccharomyces cerevisiae[J].Cell Metabolism,2012,16(1):18-31.

[5] RICCITELLI M L.Visualizing the experience and use of space in the built environment[J].Journal of the American Geriatrics Society,2015,11(4):299-302.

[6] WIDHALM P,YANG Y,ULM M,et al.Discovering urban activity patterns in cell phone data[J].Transportation,2015,42(4):597-623.

[7] SHANAHAN D F,FULLER R A,BUSH R,et al..The health benefits of urban nature:how much do we need?[J].Bioscience,2015,65(5):476-485.

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