【摘 要】
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针对突发事件下城市轨道交通车站的客流疏散问题,考虑乘客的不完全理性决策行为,提出基于前景理论的疏散客流分配方法。首先,将车站内部结构网络化为有向图,利用图的深度优先
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针对突发事件下城市轨道交通车站的客流疏散问题,考虑乘客的不完全理性决策行为,提出基于前景理论的疏散客流分配方法。首先,将车站内部结构网络化为有向图,利用图的深度优先遍历算法求解得到有效路径集合。然后考虑乘客的不完全理性行为,建立基于前景理论的疏散客流分配模型,并利用连续平均法进行求解。最后以成都太升南路地铁站为例,设置应急疏散场景进行模型应用,并利用AnyLogic将基于前景理论的配流结果和基于乘客完全理性的用户均衡配流结果进行仿真对比。结果表明,基于前景理论的客流分配方法得到的配流结果更符合实际应急疏散
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