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      考慮供需變化的城市出租車運力投放優(yōu)化研究*

      2020-08-26 06:27:26
      關(guān)鍵詞:候車運力出租車

      蔡 赫 趙 昕

      (交通運輸部科學(xué)研究院 北京 100029)

      0 引 言

      城市出租車運力合理投放至關(guān)重要,區(qū)域內(nèi)出租車數(shù)量投放過多會導(dǎo)致空駛率上升,增加運輸成本;過少則出現(xiàn)供不應(yīng)求,增加乘客候車時間,降低服務(wù)質(zhì)量.城市中不同區(qū)域功能不同,居民出行需求變化規(guī)律呈現(xiàn)差異性,如:居住區(qū)出行需求表現(xiàn)為“朝發(fā)夕至”,而商業(yè)區(qū)則表現(xiàn)為“朝至夕發(fā)”.同時,出租車的地理位置也會因乘客出行在各區(qū)域間發(fā)生變化.因此,考慮乘車需求與出租車供給隨時間變化情況,研究如何合理投放城市出租車運力具有重要的理論意義和實用價值.

      關(guān)于城市出租車運力投放優(yōu)化問題的,目前國內(nèi)外有較多研究.Daganzo[1]基于排隊論理論,利用乘客最大候車時間等指標(biāo)研究確定出租車最優(yōu)運力規(guī)模;楊海等[2]建立了出租車服務(wù)模型用以描述空駛出租車搜索乘客行為,并計算得到了平衡狀態(tài)下的出租車合理運力規(guī)模;陸建等[3]考慮出租車空駛率、有效行駛里程、運營速度等因素計算出城市出租車合理運力規(guī)模;邊楊等[4]通過建立出租車網(wǎng)絡(luò)均衡模型,描述了出租車規(guī)模與搜索時間、乘客等候時間的關(guān)系;Jinshi[5]從城市出租車供需影響因素的角度,考慮城市經(jīng)濟發(fā)展水平、人口數(shù)量、擁堵情況、環(huán)境等多方面確定城市出租車合理規(guī)模.Morelira等[6]利用GPS運行數(shù)據(jù),在分析乘客出行需求的基礎(chǔ)上給出了出租車運力投放的計算方法;黎冬平[7]則通過仿真的方法分析出行者與出租車之間的相互作用,據(jù)此計算出租車上客區(qū)的合理數(shù)量.此外,隨著網(wǎng)約車的發(fā)展,近年來不少學(xué)者對網(wǎng)約車背景下城市出租車的運力調(diào)度進行了研究[8-10].

      以往研究中主要從靜態(tài)角度分析出租車出行需求與供給關(guān)系,并進行運力調(diào)度優(yōu)化,本文以居民候車時間最少為目標(biāo),考慮出租車需求與供給隨時間的動態(tài)變化,提出城市各區(qū)域清晨出租車運力投放的建議值.

      1 問題描述與建模

      1.1 考慮供需變化的城市出租車布局問題

      出租車運力合理投放問題是現(xiàn)代社會亟待解決的重要問題,不合理的投放加劇了城市道路壓力,同時影響乘客出行體驗.影響出租車運力投放的因素眾多,其中最重要的是各區(qū)域采用出租車出行的需求.影響區(qū)域居民出行特征的因素中,城市建設(shè)用地類型至關(guān)重要.按照文獻[11]中規(guī)定,我國城市建設(shè)用地類型分為八類:居住用地(R)、公共管理與公共服務(wù)用地(A)、商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地(B)、工業(yè)用地(M)、物流倉儲用地(W)、道路與交通設(shè)施用地(S)、公共設(shè)施用地(U),以及綠地廣場用地(G).

      區(qū)域內(nèi)用地類型不同,居民出行特征存在差異,如居住類型用地到商業(yè)用地的出行需求表現(xiàn)為“朝發(fā)夕至”(交通發(fā)生需求隨時間逐漸減少),商業(yè)用地到居住用地的出行需求表現(xiàn)為“朝至夕發(fā)”(交通發(fā)生需求隨時間逐漸增加),見圖1.這里,假設(shè)出租車出行需求與全方式出行需求成正比,變化趨勢相同,用dij(t)為區(qū)域i到區(qū)域j的采用出租車出行的交通發(fā)生需求,隨時間t變化.

      圖1 居住用地與商業(yè)用地居民出行需求時變示意圖

      1 d之中,出租車受乘客乘車出行影響,其空間位置在各區(qū)域間不斷變化,見圖2.區(qū)域i中出租車的數(shù)量可表示為ni(t),隨時間t變化.

      圖2 不同區(qū)域之間出租車流向示意圖

      區(qū)域i中的出租車數(shù)量ni(t)的變化受兩種流量影響:從其他區(qū)域j駛?cè)雲(yún)^(qū)域i的流量vji(t),以及從區(qū)域i駛出到區(qū)域j的流量vij(t).則時間Δt內(nèi),區(qū)域i中出租車的數(shù)量變化為

      (1)

      區(qū)域i到區(qū)域j的出租車流量vij(t)取決于四種因素影響:區(qū)域i到區(qū)域j的出租車需求,出租車載客人數(shù),區(qū)域i中出租車的數(shù)量,以及區(qū)域i與區(qū)域j之間的行駛時間.公式為

      (2)

      式中:λ為出租車平均載客人數(shù);Tij為區(qū)域i到區(qū)域j的平均行駛時間.可以看出,當(dāng)需求的出租車數(shù)量小于區(qū)域i中實際擁有的出租車數(shù)量時,vij(t)正比于需求出租車數(shù)量;當(dāng)需求的出租車數(shù)量大于區(qū)域i中實際擁有的出租車數(shù)量時,vij(t)正比于區(qū)域i中實際的出租車數(shù)量.vij(t)反比于行駛時間.將式(2)帶入式(1)中,取Δt為無限小,變換后可得

      (3)

      因此,通過求解微分方程,得到ni(t)表達式.

      1.2 模型建立

      (4)

      式中:tstart為起始時間;tend為終止時間;θ為等車時間系數(shù),取值越大表征同樣規(guī)模需求和出租車供給的情況下等車時間越長,通常受城市可達性影響較大,城市可達性越高,θ取值越低.其中dij(t)可結(jié)合區(qū)域用地性質(zhì)與圖1預(yù)先設(shè)定或根據(jù)調(diào)研擬合得出.假設(shè)城市出租車運力總量為N,起始時間區(qū)域i投放出租車運力的比例為ρi(∑ρi=1),則

      ni(tstart)=ρiN

      (5)

      將式(3)與式(5)帶入式(4)中,即可得到關(guān)于ρi的多元方程,進而進行最優(yōu)化求解.

      1.3 求解算法

      從上面的模型可以看出,出租車運力投放優(yōu)化問題是一個多元非線性最優(yōu)化問題.為方便求解,本文采用遺傳算法的方法,將操作對象ρi看作是一個生物群體,經(jīng)過多代進化后選擇出優(yōu)秀個體作為系統(tǒng)的最優(yōu)解.

      2 模擬計算與結(jié)果分析

      2.1 數(shù)值模擬與計算

      假設(shè)某城市可分為兩個區(qū)域:居住區(qū)(編號:1)、商業(yè)區(qū)(編號:2).區(qū)域間采用出租車出行的交通發(fā)生需求分別滿足線性規(guī)律,如式(6)和式(7)所示(單位:人次/min):

      d12(t)=-0.2t+200

      (5)

      d21(t)=0.1t+70

      (6)

      式中:時間t取值為[0, 840],每一刻度時間間隔1 min.tstart=0為起始時間(本算例中假設(shè)為6:00);tend=840為終止時間(本算例中假設(shè)為20:00).

      圖3 乘客平均候車時間與居住區(qū)出租車起始布局比例關(guān)系

      由圖3可知,居住區(qū)起始時間(清晨06:00)的出租車運力投放比例將會影響到全天乘客平均候車時間.若居住區(qū)投放的出租車過少,則居住區(qū)內(nèi)的出租車供給不能滿足乘客出行需求,乘客等車時間增加;當(dāng)居住區(qū)投放的出租車過多,則相應(yīng)的商業(yè)區(qū)布局出租車過少,從全局角度考慮,同樣會使得乘客候車時間增加.本示例中,當(dāng)居住區(qū)布局比例達79%時,乘客平均候車時間最低,此時為1.3 min.此時,城市出租車布局方案為:清晨06:00時在居住區(qū)投放790輛出租車,在商業(yè)區(qū)投放210輛出租車.

      2.2 城市出租車合理規(guī)模分析

      圖4 出租車總體規(guī)模與最優(yōu)分配比例及乘客平均等車時間的關(guān)系

      由圖4a)可知,當(dāng)城市出租車運力總量較低時,居住區(qū)投放比例相對較高,超過85%. 此時,雖然居住區(qū)投放比例很高,但由于運力總量較低,出租車處于供不應(yīng)求的狀態(tài),即:式(2)中dij(t)/λ>ni(t).故隨著總體規(guī)模N的增大,居住區(qū)最優(yōu)投放比例繼續(xù)增加,以滿足居住區(qū)的出行需求,降低乘客候車時間.當(dāng)出租車運力總量超過一定數(shù)值時,即:式(2)中dij(t)/λ

      圖4b)可知,隨著出租車運力總量增加,平均候車時間逐漸降低,邊際效益遞減.明顯看出,當(dāng)出租車運力總量達到400輛時,平均候車時間約為5 min;當(dāng)出租車運力總量達到700輛時,可保證平均候車時間在2 min以內(nèi);而要使平均候車時間降低至1 min以內(nèi),出租車運力總量需達到1 300輛.決策者可根據(jù)平均候車時間作為出租車服務(wù)水平,規(guī)劃出租車運力總量的合理規(guī)模,本案例中建議運力總量為700輛.

      2.3 兩區(qū)域之間行駛時間對計算結(jié)果的影響分析

      將區(qū)域間行駛時間分別設(shè)定為30,35,40,45,50,55,60 min,保持其他參數(shù)不便,計算最優(yōu)投放比例與乘客平均候車時間,結(jié)果見圖5.

      圖5 兩區(qū)域間行駛時間與最優(yōu)分配比例及乘客平均等車時間的關(guān)系

      由圖5可知,隨著兩區(qū)域間行駛時間的增加,最優(yōu)運力投放比例中居住區(qū)的比例逐漸提高,平均候車時間也逐漸提高.這是由于行駛時間增加導(dǎo)致在途行駛出租車數(shù)量增加,空駛出租車數(shù)量降低,相當(dāng)于出租車運力總量降低.因此,對應(yīng)圖4中的關(guān)系,當(dāng)出租車規(guī)模在1 000輛左右變化時,居住區(qū)分配比例及乘客平均等車時間均隨出租車運力總量降低而升高.

      3 結(jié) 論

      1) 當(dāng)城市出租車運力投放總量較小時,應(yīng)傾向于投放在清晨出行需求較高的區(qū)域(如居住區(qū)).

      2) 隨著城市出租車運力投放總量的增大,應(yīng)增大在其他區(qū)域(如商業(yè)區(qū))的投放比例.

      3) 乘客平均候車時間隨城市出租車運力投放總量的增大而降低,且邊際效益遞減.

      本研究中尚未考慮行駛時間動態(tài)變化對優(yōu)化結(jié)果的影響,后續(xù)研究將進一步探討.

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