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    高鐵背景下發(fā)達小城市客運樞紐選址研究

    2020-08-31 01:30:24徐貽飛
    價值工程 2020年24期
    關鍵詞:遺傳算法

    徐貽飛

    摘要:高鐵建設對沿線經濟有很強的推動作用,沿線經濟發(fā)達的小城市有著較大的物流、人流量,在高鐵站建成后,方便了對外聯系,方便了居民出行,無疑給當地經濟的發(fā)展注入了新的活力。本文以桐廬為例,在高鐵站建成的情況下,對客運樞紐建設選址進行了研究。重點以居民出行時間為選址指標,通過建模分析求解,得出合理的選址方案。

    Abstract: The construction of high-speed rail has a strong role in promoting the economy along the route. The economically developed small cities along the route have a large logistics and human flow. After the completion of the high-speed rail station, it facilitates external contacts and facilitates residents' travel, which undoubtedly gives new vitality to the local economy development. Taking Tonglu as an example, this paper studies the site selection of the passenger transport hub when the high-speed railway station is completed. Focusing on the residents' travel time as the site selection index, through modeling analysis and solving, a reasonable site selection plan is obtained.

    關鍵詞:客運樞紐;建模分析;遺傳算法

    Key words: passenger transport hub;modeling analysis;genetic algorithm

    中圖分類號:U291.7 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1006-4311(2020)24-0249-03

    0 ?引言

    交通條件對區(qū)域經濟的發(fā)展有著巨大的推動作用,在高鐵快速發(fā)展的今天,其帶來的快捷、方便、安全的出行是長途出行者首選的出行方式。高速鐵路巨大的“時空壓縮效應”,不僅縮短了區(qū)域間的時空距離,促進了區(qū)域可達性的提升,也改變了區(qū)域空間相互作用格局,重塑了區(qū)域經濟空間結構[1],同時對區(qū)域的交通格局產生了深遠的影響。隨著高鐵建設進程的不斷推進,很多中小城市也已經通上高鐵。隨著高鐵的建成通車,徹底改變了當地的長途出行方式,原有的長途汽車出行方式受到了較大的影響,原有的交通設施必須進行重新布局規(guī)劃,尤其是原有的長途客運站的位置是否合理,成為了當地政府首先關注的問題。

    桐廬縣作為浙西地區(qū)經濟發(fā)達的小縣城,至2018年年底才通高鐵,設有高鐵桐廬站,未來將設有高鐵桐廬東站。至此桐廬進入高鐵時代。桐廬屬于小縣城,高鐵的建立對原有的城區(qū)交通布局產生了較大的影響,涉及到高鐵與城區(qū)公交、長途客運的合理銜接等問題。因此,本文基于高鐵站的布局,對綜合客運樞紐的選址作為研究對象進行分析。

    1 ?選址原則及影響因素關系分析

    ①協(xié)調性原則。選址應與城市總規(guī),路網布局、外圍公路網布局、社會經濟發(fā)展以及與其他市際客運交通樞紐以及市內交通相協(xié)調。②具備良好的地址條件,總體上要體現以人為本,有利于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的原則。

    城市交通系統(tǒng)基本可以分為對內交通系統(tǒng)和對外交通系統(tǒng)。對于小城市來說,對內交通系統(tǒng)主要包括公交系統(tǒng)、出租車、私人小轎車、非機動車等。絕大多數小城市的對外交通系統(tǒng)只有汽車客運站。小城市客運樞紐與其他交通要素關系如圖1所示。

    對于小城市來說,交通方式比較單一,客運樞紐就是進出城市的主要轉換節(jié)點。縣域內居民通過公交、出租車、私家車等交通形式到達客運樞紐站,然后換乘汽車到達外地。外地居民可以乘坐大汽車或換乘汽車至本地客運樞紐,再采用其他交通工具,達到目的地。

    從以人為本和城市可持續(xù)發(fā)展的角度考慮,小城市客運樞紐的建設應能滿足以下基本要求:

    ①盡可能的節(jié)約縣域內居民到達客運樞紐的時耗成本和經濟成本。②盡可能的節(jié)約到達客運樞紐站的外地居民到達縣域目的地的時間和經濟成本。③盡可能的方便與其他交通方式的換乘。尤其在高鐵建設背景的小城市,要強調與高鐵站的換乘的便捷程度。④應充分考慮城市交通資源的利用效率和城市未來的發(fā)展以及交通帶來的環(huán)境影響問題。

    在高鐵建成以后,小城市與外界的連通性得到進一步改善,居民的出行會更加便捷,進出小城市的客流量會進一步提高,對小城市的交通管理水平提出了更高的要求。目前小城市,尤其是發(fā)達小城市交通問題也比較突出,交通擁堵已成常態(tài)。很多小城市的原有客運站設備陳舊,管理粗放,已經無法適應高鐵時代的大客流量的周轉要求。為了實現客流安全、便捷的周轉,客運樞紐站的布局,顯得尤為重要。高鐵站和客運樞紐站之間換乘量較大,考慮到外地居民對到達地交通路線不熟悉,在高鐵站附近布置一個客運樞紐站是必要的,一方面可以方便乘客換乘其他交通工具,另一方面也可以進一步緩解核心城區(qū)的交通擁堵,避免無效交通路徑而產生時間和經濟的消耗。

    2 ?小城市客運樞紐選址合理性指標

    評價一個客運樞紐選址是否合理,考慮的指標較多,繁雜,是一個綜合的系統(tǒng)工程。通常情況下,需要參考以下幾個指標[2]:

    ①乘客與樞紐相關的出行總耗時。

    ②乘客與樞紐相關的出行總經濟消耗。

    ③樞紐自身的經濟效益。

    ④樞紐對城市環(huán)境污染程度。

    ⑤樞紐對城市社會經濟發(fā)展的引導強度。

    一個合理的客運樞紐選址規(guī)劃應盡可能在上述各個指標各自優(yōu)化情況下的最優(yōu)。由于篇幅問題,本文不作詳細闡述。本文重點選取總耗時指標為研究對象,擬定以總耗時最小為目標,確定客運樞紐的最優(yōu)方案。

    3 ?小城市客運樞紐選址模型建立

    目前,客運樞紐選址方法主要有微分法、運籌法、交通配流法[3]。選址模型主要分為約束型,無約束型[2]。

    參照上述選址考慮的指標,無論約束型模型,還是無約束模型,隨著條件的增多,變量的增多,候選數目的增多其計算量是非常巨大的,普通計算機是無法完成的,所以必須對算法進行改進、優(yōu)化。

    3.1 模型建立

    小城市多為單中心多組團空間結構,中心區(qū)對交通流的吸引能力較強,所以客運樞紐的選址,應充分考慮這一點,以方便居民的出行。但小城市的優(yōu)點就是人口規(guī)模小,建成區(qū)范圍,交通架構比較簡單。出行方式比較單一,生活節(jié)奏慢,對出行路徑的選擇較為寬容。為此,本文對約束條件進行簡化,主要以人口量(M)和出行時間(T)為主要約束條件,構建小城市客運樞紐的選擇模型。

    Gk:樞紐k的建設規(guī)模;Mi:小區(qū)i的人口量;μik:小區(qū)i至樞紐k的出行率。

    3.2 計算復雜度分析

    由上述算法可知,需要對每個候選對象進行計算,候選對象越多,計算工作量越多,呈現幾何級增長,再對計算結果進行分析比較。根據數學常識,計算量是候選項個數(n)的2n。即隨著候選個數的增加,該算法的計算次數以指數上升。

    3.3 無約束選址模型

    新興城市或者上沒有客運樞紐的地方,不受用地規(guī)劃約束的情況下,選擇的自由度比較大,常常采用無約束模型。與約束模型相比,候選的個數更多。在定義的規(guī)劃區(qū)域(0

    4 ?遺傳算法在選址中的應用

    如前所述,隨著候選數量的增加,計算次數以指數級增長,計算時間和計算負荷將非常大。選址規(guī)劃模型的目標就是在滿足規(guī)劃區(qū)域內居民出行需求的基礎上,達到出行時間最省的目的,即出行便捷的目的。遺傳算法具有有效利用隱含并行性和全局信息的特點,實現對解空間不同區(qū)域中多個點的搜索,可以找到全局最優(yōu)解,滿足計算要求[4]。

    4.1 編碼

    以二進制符號表示樞紐的存在或不存在,如xk=1表示第k個樞紐是存在的,xk=0表示第k個樞紐是不存在的。具體編碼方式如圖2所示。

    4.2 適應度函數定義

    如上文所述,選址規(guī)劃的目標是使區(qū)域內客運出行時間最短,所以適應度函數定義為總出行時間T的函數。適應度函數定義如下式所示:

    式中,Ti為解集中第i個方案的總出行時間,對應第i個基因串,N為解集規(guī)模。

    4.3 群體的選擇與復制

    通過適應度計算結果從客運樞紐坐標解集中選出優(yōu)良的父代,用于繁殖下一代。遺傳算法采用與適應度值成比例的概率方法實現選擇和復制操作。具體如下:①通過對初始集進行客流優(yōu)化計算,得到出行時間最優(yōu)解,從而可以計算出fi。并計算所有適應度值的總和。②計算某個個體的適應值所占總適應度值的比例。③通過概率比較,選擇出新群體,形成交配池,屬于當代和下代的中間集。

    4.4 交叉操作

    在定義的n個樞紐集中進行隨機配對,并且定義交叉概率Pj,在選好的進行配對的每一個個體中隨機設置交叉位置,通過該操作產生新個體,即子代。Pj取值范圍一般是0.25-1。

    4.5 變異操作

    選取極小的概率Pb,對解集進行改變,變異操作是交叉操作的補充,可以實現個體的多樣性。Pb的取值范圍一般是0-0.01。

    4.6 算法停止準則

    算法停止準則就是設置停止算法迭代的規(guī)則。本次設計了迭代次數的閾值,以確保產生子代和算法的規(guī)模。(圖3)

    5 ?算例

    以桐廬綜合客運中心選址為例,將桐廬城區(qū)劃分成13個交通小區(qū),候選地址有兩個。

    在遺傳算法中,基因串長度取值為2,按照前文所介紹的算法,取交叉概率為2/3,變異概率為3%。計算過程簡介如下:假定初始化字符串組為{0,1},{1,0},然后分別對上述各自選擇方案進行總出行時間計算,經過計算分別為:T1=21546min,T2=20374min。上述方案平均出行時間為1612min。再除以上述出行時間,其各自的適應度為:f1=0.0748,f2=0.0791。根據各自的適應度可分別計算各方案的選擇權重,再進行交叉、變異等生成下一代基因組。經過數次迭代后,基因串定位為{0,1},即候選點2為最優(yōu)方案。

    6 ?結束語

    隨著高鐵時代的到來,小城市的出行方式選擇更加多元化,傳統(tǒng)的公路交通迎來了前所未有的挑戰(zhàn)。結合高鐵建設新的客運樞紐,既方便了公鐵換乘,滿足了小城市居民出行便捷的需要,土地也實現了最大集約化利用。客運樞紐建設涉及方方面面,考慮因素較多,采用遺傳算法,對候選地址進行分析,不失為一種高效可行的手段,也是一種解決選址問題的新的值得探索的途徑。

    參考文獻:

    [1]唐恩斌,張梅青.高鐵背景下城市鐵路可達性與空間相互作用格局——以江西省為例[J].長江流域資源與環(huán)境,2018(27):2241-2248.

    [2]朱成明,胡光明,等.城市公路客運交通樞紐選址規(guī)劃[J].重慶交通學院學報,2006(25):95-98.

    [3]陳大偉,李旭宏,等.城市對外客運樞紐選址方案比選模型與遺傳算法應用[J].公路交通科技,2006(23):145-149.

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