A scheduling algorithm is developed for optimal planning of large-scale, complex evacuations to minimize total delay plus travel time across residents. The algorithm is applied to the eight-county Houston-Galveston region and land use setting under the 2017 Hurricane Harvey scenario with multiple destinations. Autonomous vehicle (AV) use under central guidance is also tested, to demonstrate the evacuation time benefits of AVs. Higher share of AVs delivers more efficient evacuation performance, thanks to greater reliability on evacuation order compliance, lower headways, and higher road capacity. Furthermore, 100% AV use delivers lower overall evacuation costs and network clearance times and less uncertainty in travel times (via lower standard deviation in). Based on evaluations of different evacuation schedules, a 50% compressed evacuation time span resulted in longer travel times and network congestion. A 50% longer evacuation time span reduced residents' total travel time and network congestion, but increased the evacuation cost. As expected, evacuation efficiency falls when evacuees do not comply with evaucation schedules. Large shares of AVs will not be possible in the near future, so methods to enhance evacuees' compliance behavior (e.g., enforced and prioritized evacuation orders) should be considered until a meaningful level of AV technical maturity and penetration rate is available. This paper demonstrates the benefits of scheduled departure times, AV use, and evacuation order compliance, which help balance conflicting objectives during emergencies.

开发了一种调度算法，用于大规模，复杂疏散的最佳计划，以最大程度地减少总延迟以及跨居民的出行时间。该算法适用于2017年飓风哈维（Hurricane Harvey）情景下具有多个目的地的八县休斯顿-加尔维斯顿地区和土地使用设置。还测试了在中央引导下的自动驾驶汽车的使用，以证明自动驾驶汽车在疏散时间方面的优势。由于在疏散命令合规性方面具有更高的可靠性，较小的行进距离和更高的道路通行能力，较高的AV份额可提供更高效的疏散性能。此外，使用100％的视听设备可降低总体疏散成本和网络清理时间，并减少行驶时间的不确定性（通过降低标准偏差）。根据对不同疏散时间表的评估，50％的压缩疏散时间跨度导致更长的出行时间和网络拥堵。疏散时间延长了50％，减少了居民的总出行时间和网络拥堵，但增加了疏散成本。不出所料，当疏散人员不遵守疏散时间表时，疏散效率会下降。在不久的将来将不会有大量的自动驾驶汽车，因此应考虑使用增强撤离者合规行为的方法（例如，强制执行和优先撤离的命令），直到能够达到有意义的自动驾驶汽车技术成熟度和普及率水平为止。本文演示了计划的出发时间，使用视听设备和遵守疏散命令的好处，这有助于在紧急情况下平衡冲突的目标。疏散时间延长了50％，减少了居民的总出行时间和网络拥堵，但增加了疏散成本。不出所料，当疏散人员不遵守疏散时间表时，疏散效率会下降。在不久的将来将不会有大量的自动驾驶汽车，因此应考虑使用增强撤离者合规行为的方法（例如，强制执行和优先撤离的命令），直到能够达到有意义的自动驾驶汽车技术成熟度和普及率水平为止。本文演示了计划的出发时间，使用视听设备和遵守疏散命令的好处，这有助于在紧急情况下平衡冲突的目标。疏散时间延长了50％，减少了居民的总出行时间和网络拥堵，但增加了疏散成本。不出所料，当疏散人员不遵守疏散时间表时，疏散效率会下降。在不久的将来将不会有大量的自动驾驶汽车，因此应考虑使用增强撤离者合规行为的方法（例如，强制执行和优先撤离的命令），直到能够达到有意义的自动驾驶汽车技术成熟度和普及率水平为止。本文演示了计划的出发时间，使用视听设备和遵守疏散命令的好处，这有助于在紧急情况下平衡冲突的目标。当疏散人员不遵守疏散时间表时，疏散效率会下降。在不久的将来将不会有大量的自动驾驶汽车，因此应考虑使用增强撤离者合规行为的方法（例如，强制执行和优先撤离的命令），直到能够达到有意义的自动驾驶汽车技术成熟度和普及率水平为止。本文演示了计划的出发时间，使用视听设备和遵守疏散命令的好处，这有助于在紧急情况下平衡冲突的目标。当疏散人员不遵守疏散时间表时，疏散效率会下降。在不久的将来将不会有大量的自动驾驶汽车，因此应考虑使用增强撤离者合规行为的方法（例如，强制执行和优先撤离的命令），直到能够达到有意义的自动驾驶汽车技术成熟度和普及率水平为止。本文演示了计划的出发时间，使用视听设备和遵守疏散命令的好处，这有助于在紧急情况下平衡冲突的目标。