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1. 研究目的与意义（文献综述）

对于人口密集的城市而言，在任何情况下，保持关键区域间的连通性，对于维持城市的正常运转，满足市民的日常生活，具有十分重要的意义。对于地震，海啸等直接引起道路阻塞而导致的连通性问题，最近的研究有vahid akbari等[1]提出的一种基于拉格朗日松弛的混合整数规划的元启发式解决方案，该文献作为开题报告的基础文献，针对的是个位数车辆下的多车辆奖励收集路径规划问题（kpc-arcp），考虑了道路的穿越成本，并额外添加了首次穿越阻塞道路的疏通成本。

但基础文献中的车辆仓库的地理位置的选择和数量，也都存在进一步优化的空间，原文献中也没有给出一个很好的解决方案。从历史角度上来看，有许多规划已经成熟的城市并不用考虑道路直接因为自然灾害而中断的风险，比如武汉最近出现的新型冠状病毒肆虐的情况，重点就转移到了如何活用现有道路，确保子节点对于中心节点连通性[2]。因此本项研究打算对多中心节点（仓库）的情况建模，并且考虑到当留有一定的余量来保证现实中的可行性，对松弛条件下的可行解所在的区间进行修正，并对基础文献的奖励机制加以补充。

2. 研究的基本内容与方案

1) 本设计研究的基本内容包括：

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的相关知识。确定方案，完成英语论文翻译，完成开题报告。

第4－10周：参考相关文献研究人工智能在道路连通性以及路径规划方面的应用，编写gurobi程序，对基础文献进行重现仿真，同时收集相关的文档和资料，完成城市道路网络以及对应节点分布的建模与仿真设计工作。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] ajam m, akbari v, salman fs.multi-vehicle prize collecting arc routing for connectivity problem[j]. computersand operations research, 2017, 82: 52-68.

[2] aráoz j , fernández e , zoltan c .privatized rural postman problems. comput

oper res 2006;33(12):3432–49 .