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      基于交通影響分析的物流園區(qū)規(guī)模定位研究

      2013-09-03 08:14:50同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院上海201804
      物流科技 2013年3期
      關(guān)鍵詞:貨運(yùn)量物流園區(qū)交通量

      徐 超, 孫 焰(同濟(jì)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,上海 201804)

      XU Chao,SUN Yan (School of Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China)

      0 引 言

      近年來,規(guī)劃建設(shè)物流園區(qū)已成為我國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要主題,很多城市掀起了建設(shè)物流園區(qū)的熱潮。然而,一些物流園區(qū)項(xiàng)目未經(jīng)科學(xué)論證和統(tǒng)一規(guī)劃就盲目建設(shè),導(dǎo)致園區(qū)建成運(yùn)營后嚴(yán)重惡化了周邊交通環(huán)境。另一方面,隨著城市化進(jìn)程日益加快,交通量持續(xù)大幅增加,我國城市交通狀況日趨嚴(yán)峻,這要求物流園區(qū)等城市重大建設(shè)項(xiàng)目規(guī)劃時(shí)必須充分考慮對(duì)周邊交通環(huán)境的影響。

      規(guī)模定位是物流園區(qū)規(guī)劃的重點(diǎn)內(nèi)容之一,也是決定物流園區(qū)對(duì)周邊交通環(huán)境影響程度的重要因素之一。目前國內(nèi)外已有學(xué)者對(duì)物流園區(qū)規(guī)模定位做了相關(guān)研究。夏純歡[1]以分行業(yè)的物流量預(yù)測(cè)為基礎(chǔ),按功能劃分物流園區(qū)的類型和作業(yè)區(qū),探索了作業(yè)量同規(guī)模的聯(lián)系,推導(dǎo)出物流園區(qū)規(guī)模。程世東等[2]分析了貨物的種類數(shù)、周轉(zhuǎn)量等因素與占地面積的關(guān)系,從微觀層面給出了確定物流園區(qū)規(guī)模的經(jīng)驗(yàn)公式。李玉民等[3]用貨運(yùn)量代替物流量來確定物流園區(qū)總規(guī)模,從實(shí)物量的角度給出物流園區(qū)用地總規(guī)模的經(jīng)驗(yàn)公式。Eiich等[4]借助排隊(duì)論和非線性理論研究物流園區(qū)理想?yún)^(qū)位和規(guī)模,設(shè)計(jì)了雙層數(shù)學(xué)模型。但這些研究均未分析物流園區(qū)與周邊交通環(huán)境的關(guān)系,使得規(guī)劃的物流園區(qū)與周邊交通系統(tǒng)不匹配,物流園區(qū)規(guī)模不盡合理,因此存在一定的局限性。

      交通影響分析,是指定量分析給定使用性質(zhì)和規(guī)模的土地在開發(fā)后對(duì)周邊交通系統(tǒng)所帶來的影響,以評(píng)判給定的土地其開發(fā)強(qiáng)度是否合適[5],即判定建設(shè)項(xiàng)目的規(guī)模是否合理。本文則基于交通影響分析,以周邊道路的服務(wù)水平不會(huì)因物流園區(qū)的建設(shè)而低于最低服務(wù)水平為條件,建立物流園區(qū)交通量最優(yōu)化模型,反推出路網(wǎng)處于用戶均衡狀態(tài)時(shí)路網(wǎng)容許的物流園區(qū)最大交通生成量,從而得出物流園區(qū)能夠處理的物流量,再根據(jù)公式計(jì)算物流園區(qū)的規(guī)模。

      1 物流園區(qū)交通量最優(yōu)化模型的建立與求解

      1.1 模型原理

      在交通影響分析過程中,需要預(yù)測(cè)背景交通和建設(shè)項(xiàng)目交通。背景交通是指無建設(shè)項(xiàng)目時(shí)路網(wǎng)上各路段的交通量大小、構(gòu)成及分布,項(xiàng)目交通是指建設(shè)項(xiàng)目產(chǎn)生和吸引的交通量大小及方向。然后以背景交通量為路網(wǎng) “預(yù)荷載”,按四階段法的思路,將項(xiàng)目交通OD量在路網(wǎng)上進(jìn)行分配,得到有項(xiàng)目情況下路網(wǎng)的綜合交通量,再按照道路服務(wù)水平等級(jí)評(píng)判建設(shè)項(xiàng)目對(duì)路網(wǎng)的影響程度。

      物流園區(qū)是貨物的集散中心,因此項(xiàng)目交通以貨物運(yùn)輸產(chǎn)生的交通為主。根據(jù)貨物的OD表可得出貨運(yùn)量的空間分布特性,再結(jié)合車輛出行比例、滿載率各類車輛的運(yùn)量、轉(zhuǎn)換系數(shù)等因子將貨運(yùn)量OD表轉(zhuǎn)換成物流園區(qū)與各OD點(diǎn)間的交通分布[6]。與交通影響分析不同的是,該模型將OD量作為能分配到路網(wǎng)上交通量的上限值而非實(shí)際值,并按照Wardrop第一原理——用戶均衡原理,逐漸為路段分配流量。若某路段上的綜合交通量達(dá)到上限值——路段最低服務(wù)水平時(shí)的交通量,則停止交通分配,此時(shí)分配到路網(wǎng)的OD量之和即為物流園區(qū)的最大交通量。因?yàn)榻?jīng)過該路段的某條路徑必定是某OD對(duì)的最短路徑,若再繼續(xù)分配,則必選擇該最短路徑,使該路段的交通量超過上限值。若直到所有OD量都分配到路網(wǎng)上時(shí),所有路段交通量都沒超過上限值,表明物流園區(qū)不會(huì)對(duì)周邊交通環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重影響,則物流園區(qū)的最大交通量即為所有OD量之和。

      在此模型中,假設(shè)物流園區(qū)建成運(yùn)營之前和之后的路網(wǎng)高峰小時(shí)重疊。在實(shí)際運(yùn)用中,如果物流園區(qū)建成運(yùn)營之后的路網(wǎng)高峰小時(shí)發(fā)生變化,則須研究路網(wǎng)交通變化規(guī)律,確定新的高峰小時(shí)。

      1.2 變量說明

      假定路網(wǎng)G=(N,A),N為節(jié)點(diǎn)集,A為路段集,物流園區(qū)記為節(jié)點(diǎn)0;為路段 a( a∈ A)的高峰小時(shí)背景交通量,為路段a的項(xiàng)目交通量,Xa為路段a的高峰小時(shí)綜合交通量;ta為路段a上的廣義阻抗費(fèi)用,ta(0)為路段a上零流時(shí)的廣義阻抗費(fèi)用;Ca為路段a的容許交通量,La為路段a在可接受的最低服務(wù)水平時(shí)交通量占容許交通量的比例;R和S分別為路網(wǎng)中起點(diǎn)和訖點(diǎn)的集合;ψrs為OD對(duì)(r,s)間所有路徑的集合,r∈R,s∈S;為OD對(duì)(r,s)間第k條路徑上的高峰小時(shí)項(xiàng)目交通分配量;為OD對(duì)(r,s)間第k條路徑上的廣義阻抗費(fèi)用;為OD對(duì)(r,s)間最短路徑的廣義阻抗費(fèi)用;為0-1變量,表示如果路段a在OD對(duì)(r,s)間第k條路徑上,其值為1,否則為0;Qrs為OD對(duì)(r,s)間的項(xiàng)目交通量需求。

      1.3 模型建立

      物流園區(qū)交通量的最優(yōu)化模型可描述如下:

      式 (1)為目標(biāo)函數(shù),表示物流園區(qū)的交通產(chǎn)生量、吸引量之和最大化;式 (2)和式 (3)表示各路段的綜合交通量不能超過路段交通量上限值;式(4)和式(5)表示OD對(duì)r,()s 間第k條路徑上的廣義阻抗費(fèi)用,α和β為常數(shù);式 (6)和式(7)為用戶均衡原理的數(shù)學(xué)表達(dá)式;式(8)表示OD對(duì)r,()s間實(shí)際的項(xiàng)目交通量應(yīng)不超過項(xiàng)目交通量需求;式 (9)表示路徑流量的非負(fù)約束。

      1.4 基于改進(jìn)遺傳算法的模型求解

      傳統(tǒng)遺傳算法在應(yīng)用中存在很多局限性,如過早收斂、接近最優(yōu)解時(shí)收斂較慢。因此,本文對(duì)算法做了一些改進(jìn),采用改進(jìn)的遺傳算法求解上一節(jié)建立的最優(yōu)化模型,算法具體步驟如下:

      1)利用罰函數(shù)法將模型轉(zhuǎn)化為無約束的最優(yōu)化模型:

      Z0為必定大于Z的最大值的數(shù),μ為懲罰因子,μ>0,當(dāng)μ→∞時(shí),目標(biāo)函數(shù)逼近最優(yōu)解,自變量

      2)確定編碼方案:假設(shè)路網(wǎng)中共有N個(gè)OD對(duì),第n( n≤)N 個(gè)OD對(duì)有Kn條路徑。采用實(shí)數(shù)編碼,記染色體:

      其中,wnkn表示第n個(gè)OD對(duì)第kn條路徑的流量,染色體串的長度為,群體規(guī)模為M,設(shè)置當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)GEN=0。

      3)確定適應(yīng)度函數(shù):第i條染色體的適應(yīng)度函數(shù):

      5)交叉操作:采用擴(kuò)大交叉規(guī)模的交叉操作[8],以交叉概率Pc從群體中選出Y條染色體組成交叉庫,對(duì)交叉庫中的每兩條染色體均進(jìn)行一次交叉,將新產(chǎn)生的染色體存入臨時(shí)種群中,其規(guī)模為Y( Y- 1)。假設(shè)交叉庫中兩條染色體分別為vi和vj,則交叉產(chǎn)生的后代:

      其中,a為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。將臨時(shí)種群和交叉庫合并,按照適應(yīng)度值從大到小的順序依次取前Y條染色體替代父代中交叉操作前的Y條染色體。

      6)變異操作:采用自適應(yīng)變異操作[9],首先根據(jù)適應(yīng)度值按式 (12)確定每條染色體的變異概率Pm,其中Pm1和Pm2分別為群體最大、最小變異概率,F(xiàn)為染色體的適應(yīng)度值,F(xiàn)ave為群體的平均適應(yīng)度值:

      再以概率Pm選擇參與變異的染色體。為敘述簡便,假設(shè)染色體v=(w1,w2,…,wB)參與變異,其中,從v中均勻隨機(jī)地選擇一個(gè)分量wi,在wi的定義區(qū)間中均勻隨機(jī)地抽取一個(gè)數(shù)代替wi,從而得到代替v的子代v'。置GEN=GEN+1。

      7)確定算法的終止準(zhǔn)則:若GEN=Gmax,則算法終止,否則轉(zhuǎn)步驟4)。

      2 物流園區(qū)規(guī)模的確定

      物流園區(qū)規(guī)模定位是物流園區(qū)規(guī)劃的一個(gè)重要內(nèi)容,但由于影響規(guī)模定位的因素很多,目前還沒有一套成熟的標(biāo)準(zhǔn)和方法。一種普遍采用的方法是,先將貨運(yùn)量轉(zhuǎn)化為物流需求,再利用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得出物流園區(qū)的規(guī)模。因此,先根據(jù)車輛出行比例、滿載率各類車輛運(yùn)量、轉(zhuǎn)換系數(shù)等因子,將上一節(jié)求出的物流園區(qū)最大交通量轉(zhuǎn)化為貨運(yùn)量[10],從而得到物流園區(qū)在周邊交通環(huán)境制約情況下的最大物流量,最后得出物流園區(qū)的規(guī)模。

      在求得物流園區(qū)與各小區(qū)間的允許項(xiàng)目交通量后,根據(jù)各類車輛出行比例、轉(zhuǎn)換系數(shù),可計(jì)算出物流園區(qū)與各小區(qū)間各類車輛的出行數(shù)。

      其中,Xrs為OD對(duì)(r,s)間各類車輛的出行總數(shù),Vrs為OD對(duì)(r,s)間的允許項(xiàng)目交通量,為OD對(duì) (r,s)間各類車輛的出行比例向量,E為車輛轉(zhuǎn)換系數(shù)向量。

      根據(jù)各類車輛出行數(shù)、出行比例、凈載重量利用率、額定載重量,可以計(jì)算出物流園區(qū)與各小區(qū)間的貨運(yùn)量。

      其中:Qrs為OD對(duì)(r,s)間的貨運(yùn)量;Brs為OD對(duì)(r,s)間各類車輛的靜載重利用率矩陣;C為各類車輛的額定載重量向量。物流園區(qū)的每日處理的貨運(yùn)總量:

      其中,P為高峰時(shí)貨運(yùn)量占全天貨運(yùn)量的比例。物流園區(qū)規(guī)模的計(jì)算公式:

      其中:S為物流園區(qū)規(guī)模 (單位:公頃);γ為物流園區(qū)周轉(zhuǎn)系數(shù),由物流園區(qū)的類型決定;ε為物流園區(qū)單位生產(chǎn)能力用地參數(shù) (單位:公頃/萬噸),表示每日處理一噸貨物需要物流園區(qū)的面積;λ為物流園區(qū)作業(yè)場(chǎng)面積占總面積的比重。

      3 案例分析

      圖1是某市規(guī)劃的一個(gè)物流園區(qū)的區(qū)位圖,該園區(qū)將于2015年建成,其貨物流向主要有6個(gè),為圖中標(biāo)記的第1~6個(gè)小區(qū)。經(jīng)預(yù)測(cè),目標(biāo)年各方向的高峰小時(shí)貨運(yùn)量需求如表1所示,目標(biāo)年各條路段的高峰小時(shí)背景交通量和負(fù)荷度如圖1所示。

      表1 物流園區(qū) (0)與各方向高峰小時(shí)貨運(yùn)量需求分布 (t)

      圖1 物流園區(qū)區(qū)位、目標(biāo)年路段背景交通量及負(fù)荷度

      圖2 目標(biāo)年各路段綜合交通量及負(fù)荷度

      通過建立模型并計(jì)算得出目標(biāo)年各條路段的高峰小時(shí)綜合交通量和負(fù)荷度,如圖2所示。從圖2可以看出,有3條路段的負(fù)荷度已經(jīng)達(dá)到了0.75(用黑色五角星標(biāo)記),為路段允許的最大負(fù)荷度。此時(shí),實(shí)際的高峰小時(shí)項(xiàng)目交通量已經(jīng)達(dá)到最大值。由式 (13)和 (14)求得物流園區(qū)與各方向之間的實(shí)際貨運(yùn)量,如表2所示。

      表2 物流園區(qū) (0)與各方向高峰小時(shí)實(shí)際貨運(yùn)量分布 (t)

      由式 (15)和 (16)求得物流園區(qū)每日處理的貨運(yùn)量為Q=3042()t,物流園區(qū)規(guī)模為S=215.28(ha)。

      4 結(jié)束語

      物流園區(qū)不是一個(gè)孤立的系統(tǒng),其發(fā)展必須與所處的交通系統(tǒng)相適應(yīng)。因此,確定合理的物流園區(qū)規(guī)模時(shí)必須考慮周邊道路流量變化情況。本文在利用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算物流園區(qū)規(guī)模的方法基礎(chǔ)上,以交通分配的用戶均衡為原則,建立了物流園區(qū)交通量的最優(yōu)化模型,并結(jié)合交通影響分析,保證了路段流量在上限值范圍內(nèi)。改進(jìn)的遺傳算法克服了傳統(tǒng)算法的一些不足,提高了運(yùn)算效率和準(zhǔn)確度。算例表明本文的思路和方法對(duì)物流園區(qū)受周邊交通環(huán)境制約時(shí)的規(guī)模定位研究是可行、有效的。

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