重大灾害后的公路网络恢复往往需要分阶段进行，每个阶段都要根据资金、资源、任务紧迫性、恢复目标的限制，同时考虑公路网络用户的出行选择行为、恢复工程的不确定性，然后确定需要优先恢复的关键路段及其恢复时序，以便取得*的恢复效果。这一决策过程极其复杂，难度巨大。本书将弹复性工程和网络优化的理论方法相结合，提出基于弹复性的网络恢复选择与排程集成问题优化方法，用以解决网络恢复问题。在上述优化方法的基础上，分别提出基于弹复性的公路网络应急恢复阶段决策优化方法和基于弹复性的公路网络全面恢复阶段决策优化方法，解决公路网络灾后恢复不同阶段面临的恢复决策问题，为决策者提供科学的决策依据。本书可供从事公路网络灾后恢复决策的建模分析、规划设计等方面工作，以及交通系统、物流系统、应急管理等相关领域的技术人员、大专院校师生学习与参考。

第 1 章 绪论 1.1 研究背景与意义 / 002 1.1.1 研究背景 / 002 1.1.2 研究意义 / 006 1.2 研究内容与思路 / 007 1.2.1 研究内容 / 007 1.2.2 研究思路 / 009 1.2.3 本书篇章结构 / 011 第 2 章 国内外相关工作研究进展 2.1 弹复性及相关研究 / 016 2.1.1 弹复性的概念 / 016 2.1.2 交通领域中的弹复性度量 / 017 2.1.3 交通领域中的弹复性优化 / 021 2.1.4 相关研究 / 022 2.2 网络恢复决策优化问题研究 / 025 2.2.1 选择问题 / 025 2.2.2 排程问题 / 030 2.2.3 选择与排程集成问题 / 034 2.3 交通优化问题中的双层规划 / 036 2.4 交通优化问题中的用户选择行为分析 / 039 2.4.1 交通流分配问题及用户均衡的概念 / 039 2.4.2 用户均衡配流问题 / 041 2.4.3 均衡出行分布和交通配流组合问题 / 043 2.5 国内外相关研究小结 / 046 第 3 章 基于弹复性的公路网络灾后恢复决策优化问题分析 3.1 公路网络灾后恢复决策优化问题界定 / 050 3.1.1 研究对象 / 050 3.1.2 灾后恢复阶段划分 / 051 3.1.3 问题界定 / 052 3.2 决策难点分析 / 052 3.2.1 度量恢复效果 / 053 3.2.2 网络恢复选择与排程集成决策 / 053 3.2.3 刻画各恢复阶段特点 / 054 3.3 公路网络灾后恢复决策优化问题的解决过程分析 / 054 3.4 本章小结 / 056 第 4 章 基于弹复性的网络恢复选择与排程集成问题优化方法 4.1 问题分析 / 060 4.2 符号说明和模型假设 / 063 4.2.1 符号说明 / 063 4.2.2 模型假设 / 064 4.3 弹复性度量 / 065 4.3.1 恢复速度弹复性 / 067 4.3.2 累计损失弹复性 / 068 4.4 基于弹复性的网络恢复选择与排程集成决策优化模型 / 069 4.5 模型分析 / 071 4.5.1 模型中的选择问题 / 071 4.5.2 模型中的排程问题 / 072 4.5.3 模型的拓展性 / 072 4.6 求解算法 / 073 4.6.1 算法总流程 / 073 4.6.2 算法关键步骤说明 / 076 4.7 算例分析 / 081 4.7.1 实验设计及参数设置 / 082 4.7.2 实验结果 / 086 4.7.3 模型算法有效性分析 / 087 4.8 本章小结 / 090 第 5 章 基于弹复性的公路网络应急恢复阶段决策优化方法 5.1 问题分析 / 094 5.2 符号说明和模型假设 / 096 5.2.1 符号说明 / 096 5.2.2 模型假设 / 098 5.3 公路网络连通性度量 / 099 5.4 基于弹复性的公路网络应急恢复阶段决策优化模型 / 100 5.4.1 模型总体架构 / 100 5.4.2 确定性模型 / 101 5.4.3 随机模型 / 104 5.5 求解算法 / 105 5.5.1 上层模型求解算法 / 105 5.5.2 下层模型求解算法 / 108 5.5.3 总模型求解算法 / 109 5.6 案例分析 / 112 5.6.1 实验设计及参数设置 / 112 5.6.2 实验结果 / 117 5.6.3 模型算法有效性分析 / 130 5.6.4 管理启示 / 133 5.7 本章小结 / 134 第 6 章 基于弹复性的公路网络全面恢复阶段决策优化方法 6.1 问题分析 / 138 6.2 符号说明和模型假设 / 140 6.2.1 符号说明 / 140 6.2.2 ���型假设 / 143 6.3 公路网络路网容量度量 / 144 6.4 基于弹复性的公路网络全面恢复阶段决策优化模型 / 146 6.4.1 模型总体架构 / 146 6.4.2 三层优化模型 / 147 6.5 求解算法 / 151 6.5.1 上层模型求解算法 / 152 6.5.2 中层模型求解算法 / 153 6.5.3 下层模型求解算法 / 154 6.5.4 总模型求解算法 / 154 6.6 案例分析 / 157 6.6.1 实验设计及参数设置 / 157 6.6.2 实验结果 / 160 6.6.3 模型算法有效性分析 / 166 6.6.4 选择与排程集成优化必要性分析 / 169 6.6.5 管理启示 / 170 6.7 本章小结 / 171 第 7 章 结论与展望 7.1 结论 / 174 7.2 展望 / 177 附录A 算法实现与程序设计 / 179 参考文献 / 189