- 文献综述（或调研报告）：
- 实时交通事故预测问题研究
在高速公路动态交通安全管理系统中，实时交通事故预测是研究的重点。实时交通事故预测模型可以估测指定高速公路路段在短时间内（例如五分钟内）发生事故的可能性。这些模型主要是通过使用交通监控系统，例如线圈检测器等收集的实时交通流特征来估测发生事故的可能性。实时事故预测可以动态评估高速公路路段的交通安全状况，在预测到危险交通状况可能发生时，可以通过采取积极的安全措施来减轻甚至避免交通事故的发生。例如Abdel-Aty等研究发现通过实施交通预测模型识别出安全隐患位置，并限制隐患位置上下游速度，减少了路段交通事故率[1]。
基于实时交通流数据，主要通过运用各种模型来开发实时交通事故预测模型。Abdel-Aty等[2]（2005）基于匹配的案例对照逻辑回归模型，开发了高速和低速交通状况下的实时事故预测模型。Abdel-Aty 和Pande[3]（2005）应用概率神经网络模型在多种速度情况下进行了交通事故预测。Zheng,Z等[4]（2010）基于匹配的案例对照逻辑回归模型，研究了交通流量波动导致的速度变化对事故发生可能性的影响。Xu C等[5]（2013）运用顺序logit模型，不仅进行实时事故预测，且主要关注于交通流量变化对事故严重程度的影响。逻辑回归模型的主要缺点是函数形式为线性，神经网络模型则具有过度拟合的缺点。后来的学者们主要应用机器学习的算法构建实时事故预测模型。主要有随机多项logit模型、贝叶斯网络、支持向量机模型，基于规则的分类器、灰色Verhulst模型、HMM模型、灰色系统理论、数据时空示意图的特征向量、遗传算法等，具体研究结果如下：
Hossain M ,Muromachi Y[6]（2012）采用随机多项logit模型识别最重要的预测变量和最合适的检测器位置以获取数据，随后基于贝叶斯网络针对基本高速公路路段建立了实时的碰撞预测模型，预测了特定250米长的路段在未来4-9分钟内形成危险交通状况的可能性。Hossain,M , Muromachi ,Y[7]（2013）采用贝叶斯网络对高速公路匝道入口、出口、上游、下游分别建立了四个单独的实时事故预测模型。Yu R , Abdel-Aty[8]（2013）基于新提出的支持向量机模型进行了实时事故预测，并与贝叶斯逻辑回归模型进行了比较，结果表明支持向量机模型需要对变量进行严格的选择，且在较小样本时能提高模型的准确性。Pirdavani A等[9]（2015）将基于规则的分类器的性能与二进制逻辑回归和决策树模型进行比较，发现最终选择的分类器更优，能够预测70%的事故。郝兵[10]（2015）基于灰色Verhulst模型和隐性马尔科夫链对交通事故进行预测，并将预测结果用于初始化HMM模型。采用前向算法和后向算法对HMM模型进行训练，采用最终的HMM模型进行交通事故预测。谢华为[11]（2015）采用灰色系统理论通过对部分已知信息的挖掘建立灰色模型，然后选用灰色系统理论下的GM（1,1）模型对道路交通事故的四项指标进行预测，并通过精度检验了其合理性。Fang S等[12]（2016）基于线圈数据通过数据时空示意图的特征向量对实时事故可能性进行预测。与之前的研究相比，所提出的模型具有避免多重共线性，能更好地反应事故发生前交通状况。Kwak H C等[13]（2016）使用遗传算法开发了未拥堵状态下的预测事故风险模型，模型预测结果表明导致交通事故的交通流特征因路段类型和交通流状态而异，特别是检测器之间的与时间间隔相关的变量对未拥堵状态下的事故风险预测具有重大的影响。田准[14]（2019）提出基于统计数据的优化经验贝叶斯黑点识别方法，从事故发生的危险程度、安全治理可提升空间2个方面对事故预测模型进行了优化。
- 救护车路径规划问题研究
随着世界各地救护车数量的剧增，交通事故的数量和严重性都在增加，需要提高紧急医疗服务的效率以挽救伤者的生命，因此产生了救护车路径问题（ARP）。为了有效的满足未来可能的需求，研究在实时交通状态下的救护车路径规划是必要的。
学者们尝试使用各种方法解决实时交通状态下的救护车路径规划问题，主要有马尔科夫决策过程、元启发式可变邻域搜索算法、统计数据模型、Petal算法、粒子群优化算法、模拟退火算法与禁忌搜索混合算法（SA-ST）、k均值算法、驴与走私者优化算法（DSO）等
Kim S等[15]（2005）阐述了实时交通流信息对非平稳随机网络中的最优救护车路线具有重要价值。他们根据马尔科夫决策过程制定决策程序，确定了在时变交通流条件下驾驶员的最佳出发时间和最佳路线策略。Schmid, V等[16]（2010）考虑了随时间变化的救护车位置及覆盖区域，根据救护车位置实时规划救护车路线并计算行程时间，通过元启发式可变邻域搜索解决了救护车覆盖问题,并实时规划的救护车路线。Talarico L等[17]（2015）采用大型邻域搜索元启发式算法，在事故响应后的几秒钟内提供高质量的解决方案，以应对事故情况下的动态和不确定性，减少紧急医疗服务响应时间。Knyazkov K等[18]（2015）主要使用统计数据，根据公共地理信息服务和交通流量实时数据进行问题分析。研究了城市流量、救护车路径变化、医院紧急服务能力的动态性对ARP问题的影响。Takwa, Tlili等[19]（2017）基于Petal算法和粒子群优化算法提出了聚类优先路由第二算法，将问题建模为“带取送的救护车路径问题”或“开放式救护车路径问题”。孔林等[20]（2018）采用蚁群优化智能算法解决这个问题。改进的蚁群优化中的信息素更新策略能够实现多个调度路径的同时优化。实验结果表明，在救护车资源不充足的情况下该模型能够有效缩短救护车的响应时间。Zidi, I等[21]（2019）基于模拟退火算法与禁忌搜索混合（SA-ST）的新方法来解决ARP问题。在集群阶段采用K均值算法，比Petal算法更为优越。Shamsaldin等[22]（2019）受到驴的搜索行为启发，提出了驴与走私者优化算法（DSO）。该算法模仿驴与走私者的运输行为，建立了两种模式来实现算法中的搜索行为和路径选择，即发现所有可能的路径然后选择最短路径。结果表明DSO算法适用于解决搜索空间并进行路径规划的复杂问题。Yoon S等[23]（2020）通过制定马尔科夫决策过程模型，研究了多重响应在ARP问题中的价值。多重响应是指将两辆以上的救护车分配给一个事故需求，可以有效缩短响应时间，但会造成医疗服务资源的浪费。数值实验表明，当事故伤者的健康状况不确定时，多重响应可以显著改善医疗服务系统的性能。
- 研究现状小结
通过对实时交通事故预测问题及救护车路径规划问题的研究成果的梳理，可以看出学者们在实时交通事故预测问题及救护车路径规划问题的研究中已经取得了十分丰厚的成果。但是在交通基础设施更为完善的今天，如何通过交通流数据更为精准的预测交通事故，以及更好的进行救护车路径规划仍然值得进行研究。
- 参考文献
[1] Abdel-Aty M, Haleem K, Cunningham R, Gayah V. Application of variable speed limits and ramp metering to improve safety and efficiency of freeways. Paper presented at: The 2nd International Symposium on Freeway and Tollway Operations. June 21-24, 2009;
Honolulu, Hawaii.
[2] Abdel-Aty, M., Uddin, N., Pande, A., 2005. Split models for predicting multi-vehicle crashes during high-speed and low-speed operating conditions on freeways. Transportation Research Record 1908, 51–58.
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