面向铁路夜间乘客疏散的定制公交线路优化

　　摘要:针对铁路车站夜间乘客疏散问题提出基于定制公交的解决方案,并对其核心的多线路动态规划问题展开研究.首先,针对乘客目的地较为分散的特性,基于DBSCAN算法对乘客目的地聚类,并结合道路停靠条件及乘客门到门服务的特殊需求动态确定定制公交停靠站点;其次,兼顾公交企业和乘客双方利益,构建以定制公交车辆保有成本、运行成本和乘客时间成本之和最小为目标,以乘客出发与到达时间窗、载客量等为约束的多线路动态规划模型;最后,以北京南站为例进行分析.结果表明:相比于出租车疏散,改进定制公交疏散方案能提高10%~35%的乘客疏散效率;与传统定制公交疏散相比,可在节约28.6%的运营成本的同时提高10%的疏散效率.

　　关键词:城市交通;定制公交;旅客疏散;改进DBSCAN聚类;线路优化

　　随着铁路运输系统的发展,夜间到站旅客数量急剧上升,乘客的疏散问题逐渐成为社会关注热点.定制公交通过集合个体出行需求,为出行起讫点、出行时间、服务水平需求相似的人群提供量身定制的辅助公交服务,具有较优的资源整合能力.政府及管理部门也于近几年陆续出台相关政策,促进客运定制服务的发展[1].针对铁路夜间到站乘客流量大、到站时间集中、目的地较分散的出行特征,线路灵活、快捷经济的定制公交对乘客的疏散具有极高的适用性.定制公交的推广备受关注.

　　Liu等[2]探讨了定制公交在中国的发展模式,对线路设计、时刻表编制等进行分析,阐述发展可行性.李彬[3]探讨了定制公交车型设置原则,并对定制公交线路设计和运营进行了理论探讨.Cao等[4]通过RP、SP调查分析了人们对定制公交等出行方式选择的影响因素,对工作日定制公交的开行方案提供参考.在停靠站点设计方面,Qiu等[5]在需求不确定性环境下提出了动态可变站点策略,但对是否可将乘客需求点进行合并缺乏研究.邱果[6]在定制公交乘客的出行需求分布感知算法的基础上。

　　提出了P-DN算法进行乘客出行需求起终点的聚类,但仅考虑了距离对聚类点的影响,未考虑如何实现所有乘客步行距离最小的聚类目标.在线路规划方面,胡郁葱等[7]提出了多起终点多车型混载的定制公交线路规划模型.李艳梅[8]利用层次分析法,建立了乘客需求可拆分的定制公交线网规划模型.姚恩建等[9]建立了同步优化发车间隔和车型配置的多目标优化模型,能实现公交企业的运营成本最小化,但主要针对的是常规公交.王健等[10]建立了以车辆运营里程最小为目标的车辆调度模型,但该模型由于将车辆延误带来的乘客时间价值损失转变为当量行驶里程,忽视了不同地区乘客时间价值的差异性.

　　综上而言,目前对定制公交的研究主要集中在通勤类定制公交的运营模式方面,对于集中到达的大客流疏散缺乏理论支撑,且在站点设置中对乘客总步行距离的考虑欠缺,在线路优化中对乘客时间价值成本的权衡方面研究不成熟,对保障乘客出行时间集约化的模型设计欠妥.本文作者充分考虑定制公交的服务水平,基于实时获取的乘客需求,采用改进的DBSCAN算法进行定制公交停靠站点聚类,并提出了兼顾乘客出行时间价值成本和公交运营成本的多线路动态规划算法.

　　1模型构建

　　由于铁路夜间到站乘客的目的地类型较为单一,多集中于居住区域,存在对相邻目的地进行聚类的可行性.且由于铁路夜间到站乘客流量大,定制公交对集中到达的大客流疏散具有较高的适用性.为实现公交企业和乘客双方利益均衡,通过改进的DBSCAN算法进行聚类,并结合道路停靠条件确定停靠站点,以定制公交运营成本和乘客时间价值成本之和最小为目标,进行线路动态规划.

　　1.1停靠站点的确定充分考虑特殊乘客(如行李数量多、行走不便的乘客)对于门到门服务的需求,以及各目的地之间的相对位置,采用不受聚类点分布形状影响的DBSCAN算法作为基础算法,并在此基础上考虑乘客人数权重进行聚类分析.算法的核心参数为最小邻域点数MinPts和邻域半径EPS,MinPts为最小聚类乘客人数,EPS为乘客下车后的步行距离.

　　1.2线路优化模型

　　1.2.1优化目标

　　线路优化的目的是在兼顾企业运营成本的同时保障较高的服务水平.以定制公交运营成本和乘客出行成本之和最小为目标,建立线路动态规划模型.其中,定制公交运营成本Cs主要包括:固有成本(含维修成本)和燃油成本(与运距和载客量成正相关)。

　　2案例分析

　　依托北京南站所在的西南区域随机选取40个目的地、100名乘客进行验证.同时获取各目的地的位置坐标、乘客人数等.考虑到铁路夜间到达乘客的目的地多为居住区域,目的地的选取多为人口密集的居住区.

　　2.1模型求解

　　采用DBSCAN聚类确定停靠站点,考虑到乘客步行半径要求,设置MinPts=2,EPS=500m.聚类结果.不同的形状代表不同类别,点状为单独成一类的停靠站点,共有四类.将聚类所得四个质心点(聚类点1~4)选取在交通便利、利于车辆停靠的地方,其余不满足EPS约束的目的地直接加入停靠站点集合,在地图上进行标注.

　　2.2结果评价

　　为充分证明模型的有效性,将改进定制公交疏散方案与出租车疏散方案、传统定制公交疏散方案进行对比.

　　2.2.1与出租车疏散方案的对比分析

　　定制公交及出租车到达各个停靠点所需时间以及车载乘客的总出行时间.其中出租车出行时间为行程时间与打车等待时间之和,根据文献[13]定义打车时间为30min.

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　　3结论

　　1)在充分考虑乘客的出行时间成本和公交企业运营成本的基础上,建立了以公交服务水平为目标函数的线路优化模型.案例分析结果表明,本文提出的疏散方案与出租车相比,可提高10%~35%的疏散效率,相比于传统定制公交,可节省26.9%的运营成本,缩短10%的出行时间.2)通过定制公交解决集中大客流的疏散难题,有利于提高出行质量,促进便捷、共享交通出行方式的发展,对于解决夜间有大批量乘客到达而缺乏配套交通服务系统的铁路车站、机场等所存在的乘客疏散问题有重要的借鉴意义.

　　参考文献(References):

　　[1]交通运输部.交通运输部关于深化改革加快推进道路客运转型升级的指导意见[EB/OL].(2017-01-03)[2020-04-19].http://xxgk.mot.gov.cn/jigou/ysfws/201701/t20170103_2978739.html.MinistryofTransportofthePeople’sRepublicofChina.Guidanceondeepeningreformandacceleratingtheupgradingofpassengertransport[EB/OL].(2017-01-03)[2020-04-19].http://xxgk.mot.gov.cn/jigou/ysfws/201701/t20170103_2978739.html.(inChinese)

　　[2]LIUT,CEDERAA.Analysisofanewpublic-transportserviceconcept:CustomizedbusinChina[J].TransportPolicy,2015,39:63-76.

　　[3]李彬.定制公交与定制公交客车的研究[D].西安:长安大学,2013.

　　作者：姚恩建,马斯玮,向镇,高一迪