随着我国进入社会主义新时代,城镇化的速率不断加快,城市人口密度也不断增加,一旦发生突发事件,区域大量人员在短时间内需要获得较优的路径信息进行疏散。提前制定有效的应急疏散路径有助于突发事件发生后进行有序地、合理地组织和分配应急救援车辆,高效地进行人员疏散。合理高效的应急疏散路径能够尽可能快、尽可能多的进行灾区人员疏散,保障疏散人员的生命安全。突发事件下,道路网的破坏具有随机性。在制订突发事件下的最优应急疏散路径时,考虑道路网破坏的随机性,可使制定的应急疏散路径更加可靠,也更加符合实际疏散的需求。首先,本文通过分析国内外应急疏散路径研究现状,阐述国内外学者对于应急疏散路径的研究方法、内容和模型,提出了当前研究的可鉴之处以及现有研究中存在的不足。本文通过分析疏散交通流的特性、疏散状况下的路段通行能力模型和路段阻抗模型,为后续道路网随机性破坏的应急疏散路径优化模型奠定了理论基础。其次,本文采用了图与网络的基础理论,将交通路网结构抽象为抽象网络,以便模型的建立。在建模过程中,本文以道路网中路段通行能力的随机性变化具体表示道路网所受到随机性破坏的影响,实现了道路网的随机性破坏的定量表示,以θC表示路段通行能力的随机性,其中C为路段的实际通行能力,θ为[0,1]之间随机产生的数。同时以流量平衡、容量限制、车辆数限制等建立模型的约束条件。以系统疏散总时间最小作为模型的目标函数,为了实现疏散路径的可靠性,本文采用Bertsimas鲁棒优化模型对模型的目标函数加以完善。此外,本文根据模型的特点,采用遗传算法进行了模型的算法设计。为了使疏散时间最小的路径得以保留,算法选择了目标函数的倒数作为个体适应度函数。模型算法设计中需要充分考虑突发事件对道路通行能力造成的随机性,算法采用所建模型中对道路通行能力随机性约束的方法进行程序设计。算法设计还包括对编码、解码、选择策略、交叉算子、变异算子的设计。最后辅以两个算例验证了算法及模型的可行性。最后,本文选以兰州市城关区黄河以南区域为应急疏散区域进行实例研究。从数据调查、模型求解和结果分析三个阶段展开。通过数据调查获得了所选区域道路网结构、路段长度、道路通行能力等重要数据;模型求解部分对调查到的实际数据进行算法求解,获得模型最优解;对运行结果进行结果分析,最终确定出了城关区黄河以南区域道路网在随机破坏下的疏散效率高、鲁棒性较强的应急疏散路径。运算结果表明所建模型对实际网络具有较强的适用性。