段晓红，吴家新，周芷晴

(北方工业大学a.经济管理学院；b.企业管理智能决策研究中心；c.电气与控制工程学院，北京100144)

0 引言

早期应急车辆调度的研究假设救援路径静态已知，以时间最短、成本最低等为目标，从非路径的角度研究调度问题[1].事故和救援环境的动态变化决定了应急车辆调度是一个复杂动态过程.学者将动态问题沿着时间轴划分为多个静态问题，在各静态问题中实时获取参数并更新调度方案.刘亚杰等[2]基于模型预测控制方法建立多周期滚动优化调度模型，在各周期内根据实时信息对调度策略进行调整.一些学者通过构建时间依赖函数描述决策参数的动态变化过程.Ozdamar等[3]将时变资源供给和需求作为关键因素，以总救援延迟时间最短为目标，分阶段求解物资配送策略.Duan等[4]以预测行程车速函数为路段权值，构建应急车辆动态调度与路径选择模型.为求解多目标多变量的调度模型，蚁群算法[5]、粒子群算法[6]等智能优化算法得到广泛应用.

分析文献发现，国内外学者考虑路网的动态特性，基于实时或时变的路况信息规划路径并求解调度策略，引导应急车辆避开拥堵路段.然而，一旦发生交通事故，路网整体通行能力将大幅下降，应急救援时效仍难以保证，此时合理的交通疏散是快速调度应急车辆的有力保障.现有应急交通疏散相关研究集中在应急区域疏散问题，是在一定的时限内，将人员从危险区域转移……