Resumen

Este artículo se centra en la optimización de la robustez discreta de la red de transporte de emergencia teniendo en cuenta la puntualidad y el comportamiento del responsable de la toma de decisiones bajo una racionalidad limitada. Partiendo de la base de que cuanto más cerca de la zona de la catástrofe, mayor es la probabilidad de que se produzca un retraso, se introduce la teoría de las perspectivas para reflejar el comportamiento subjetivo del responsable de la toma de decisiones. A continuación, se propone un modelo discreto de optimización de la robustez con el fin de mejorar la puntualidad y la robustez. El modelo se basa en la red de transporte de emergencia con múltiples centros de almacenamiento y puntos de catástrofe. Con el fin de obtener la solución óptima, se diseña un algoritmo genético mejorado introduciendo una estrategia de búsqueda bidireccional basada en una nueva agrupación de caminos para obtener caminos específicos que conecten cada centro de almacenamiento y cada punto de desastre. Por último, se expone un caso práctico para demostrar la razonabilidad del modelo, la teoría y el algoritmo. El resultado muestra que el cluster de rutas con la mejor puntualidad y robustez puede obtenerse bien utilizando la teoría prospectiva y el algoritmo genético mejorado. El análisis revela especialmente que la robustez se corresponde con la aversión al riesgo de la teoría de las perspectivas.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:red de transporte de emergencia, teoría prospectiva, robustez, mejor puntualidad, algoritmo genético, modelo discreto de optimización de la robustez, estrategia de búsqueda bidireccional, optimización discreta de la robustez, agrupación de rutas novedosas, comportamiento de decisión subjetivo
• Keywords:emergency transportation network, prospect theory, robustness, better timeliness, genetic algorithm, discrete robustness optimization model, bidirectional search strategy, discrete robustness optimization, newfangled path cluster, subjective decision behavior