城市交通是城市社会经济活动的重要支撑,对居民出行和生产物流有着重要影响。城市交通是一个开放和复杂的系统,在运行过程中时常会遭遇自然灾害、极端天气、交通事故和恶意攻击等突发事件的影响。某些路段在路网中起关键作用,一旦中断会降低道路网连通性、显著影响路网整体性能的发挥,引起路网大面积拥堵,甚至整个路网长时间处于瘫痪状态。如何基于城市道路网交通流时空分布和演化机制的动态复杂性,准确且高效率地识别出关键路段,并基于关键路段有针对性的优化路网以避免或减轻关键路段中断对路网造成的负面影响,是一项具有实际应用意义的研究。城市交通有限的交通供给难以满足日益增长的交通需求,在遭遇严重的干扰事件时,容易触发级联故障效应。考虑城市道路网的这一运行特性,构建基于级联故障效应的关键路段识别指标和方法。考虑级联故障效应的关键路段识别指标是系统性指标,采用全路段扫描法计算,即路网中的路段轮流中断,执行交通分配,评估由此导致的路网效率的降低程度。对于拥有庞大路段数量的城市道路网,计算时间巨大。为提高运算效率,提出基于交通流介数指标的快速识别关键路段的方法。该指标的参数校正和确定最终关键路段的环节采用了考虑级联故障效应的关键路段识别方法,以实现计算效率和识别结果准确性的均衡。最后,基于识别出的关键路段进行路网分区优化,增强路网抵抗风险的能力。论文研究主要包括以下几个方面:(1)考虑级联故障效应的关键路段识别定义关键路段为中断时对整个路网造成的负面影响严重的路段,系统分析导致路段中断的干扰事件及干扰事件对路网效率的影响。基于路段中断引发的级联故障效应,根据路段中断前后路网效率改变程度评估路段的关键性;综合考虑转移出行需求量和级联故障效应下的交通分配模型提出关键路段识别方法。分析路段中断条件下的出行者路径选择行为特点,构建反映城市道路网级联故障效应的动态多路径交通分配模型。该模型考虑了由于路段中断而产生的转移需求量,确定出行者路径时同时考虑了路网的全局信息和中断路段拥塞消散效应。(2)城市道路网关键路段快速识别方法为提高识别大规模城市道路网关键路段的运算效率,考虑路段介数、路段流量和转移需求量建立交通流介数指标识别关键路段,并对指标合理性进行分析和验证。基于该指标提出快速识别城市道路网关键路段的方法,该方法是以考虑级联故障效应的关键路段识别指标为标杆,采用这两种指标确定的路段排序的Spearman秩相关系数进行交通流介数指标中的参数校准。基于校正后的交通流介数指标,计算路网所有路段的该指标值,预选出候选关键路段集。最后,根据所有候选关键路段的基于级联故障效应关键路段识别指标的计算值,确定最终的关键路段。(3)基于关键路段的城市道路网分区鲁棒性优化识别出关键路段的目的是采取相关措施降低关键路段中断对城市道路网的影响程度。考虑到关键路段中断的影响范围不一定蔓延到整个道路网,往往是对其影响区域范围内的局部路网影响更严重,由此提出了鲁棒性优化小区的概念。根据中断影响区域,借鉴复杂网络中l-壳社团划分算法的思路,提出鲁棒性优化小区的生成算法。构建基于鲁棒性的路网规划模型对优化小区路网进行优化,以增强路网抵抗风险的能力。该模型为双层规划模型,上层模型是以遭遇干扰事件前后路网系统总出行时间变动最小为目标,下层模型为交通分配模型。下层模型根据优化路网遭遇干扰事件前后采用不同的流量分配模型,未遭遇干扰事件时采用用户均衡分配模型获得路网流量;遭遇干扰事件时,采用考虑级联故障效应的动态多路径交通分配模型获得路网流量。综合运用改进的遗传算法、蒙特卡罗方法求解双层规划模型。(4)实证分析以长春市绕城环路范围内的道路网为例,验证提出的考虑级联故障效应的关键路段识别方法、基于交通流介数指标的关键路段快速识别方法和基于关键路段的分区鲁棒性优化方法的有效性。分别采用考虑级联故障效应的关键路段识别方法和基于交通流介数指标的关键路段识别方法确定长春市道路网关键路段,对比分析两种识别方法的计算结果和运算效率。基于识别出的关键路段生成鲁棒性优化小区,并根据构建的鲁棒性优化模型的求解结果提出路网改善方案。