Strategic Routing and Scheduling for Evacuations

撤离规划是灾害管理的重要组成部分，其目标是将处于即将面临危险的人们转移到安全地带。尽管政府机构可能会规定路线和时间表，但疏散者通常会作为自利的代理人选择行动，根据自身的自私利益来做出决策。了解这可能对疏散过程造成的低效程度至关重要。然而，现有的研究主要集中在自私路由上，即他们认为路线选择是唯一的战略行动。在本文中，我们提出了一种战略路由和调度游戏，名为“疏散规划游戏”（EPG），其中疏散者选择他们的路线和出发时间。我们专注于交汇疏散计划，即如果两条路线在一个节点相遇，则它们的剩余部分相同。我们还使用动态流来模拟疏散期间道路上的时变交通。我们展示了每个EPG实例都至少有一个纯策略纳什均衡。然后，我们提出了一个多项式时间算法——顺序行动算法（SAA），用于找到给定实例中的均衡状态。此外，我们提供了一个界限，用于比较均衡状态与社会最优状态之间的差异。最后，我们以德克萨斯州休斯敦的哈里斯县为研究区域，并为其构建了一个游戏实例。我们的研究结果表明，通过利用SAA，我们可以有效地找到该实例中的均衡状态，其社会目标接近最优值。

论文提出了一个名为Evacuation Planning Game（EPG）的策略性路由和调度游戏，旨在解决自私的疏散行为对疏散过程效率造成的影响。论文试图探讨疏散计划中的时间因素对疏散效率的影响。

论文提出了一种新的方法，即将时间因素考虑在内，同时考虑路线选择和出发时间的影响，以解决疏散过程中的自私行为问题。研究者使用动态流来模拟交通流量，使用顺流疏散计划来简化问题，同时证明了该游戏实例至少存在一个纯策略Nash均衡。

论文使用了Harris County of Houston, Texas的数据来构建游戏实例，并使用了Sequential Action Algorithm（SAA）来寻找具有社会目标接近最优值的均衡状态。论文的实验结果表明，该算法能够有效地找到这样的均衡状态。

在相关研究方面，之前的研究主要集中在自私路由上，而本文则将时间因素考虑在内。此外，还有一些研究探讨了疏散计划的优化问题，例如基于混合整数规划的方法。