考虑运能匹配度约束的运能协调优化模型

李兴华

(乐山职业技术学院机电工程系，四川 乐山　614000)



考虑运能匹配度约束的运能协调优化模型

李兴华

(乐山职业技术学院机电工程系，四川 乐山614000)

摘要：针对枢纽内交通方式运能协调问题，分析运能协调的影响因素，以及运能匹配度分级的标准，建立考虑运能匹配度约束的协调优化模型，并通过Lingo软件进行求解，为枢纽交通方式运能匹配、协调调度提供理论依据。

关键词：综合客运枢纽；运能匹配度；运能协调；优化模型

1运能协调影响因素分析

1.1时间距离的影响

换乘乘客选择某种方式换乘应当满足其时间的要求。这里所提及的时间距离是指乘客选择某种交通方式从枢纽站点到目的地所耗费的平均时间，可结合居民出行调查数据间接获得，不同交通方式的时间距离有明显差异，根据实际经验可以得出，常规公交时间距离最大，出租车则最小。

1.2换乘乘客属性的影响

从微观层面来考虑，换乘乘客的属性直接影响其交通方式选择行为，进而影响着不同交通方式运输能力的需求，例如一般收入较高的换乘群体更倾向于选择服务水平较高的交通方式，而收入较低的换乘乘客对于交通方式的服务水平没有太高的要求，更多考虑的是出行成本的高低，更偏向于选择较为便宜的交通方式。总的来说，换乘乘客属性主要包括：换乘乘客的个人基本特征(年龄、性别、职业、收入水平)、换乘乘客的出行属性(是否携带行李、出行目的、随行人员情况)、换乘乘客的心理偏好(偏向于舒适、方便、快捷、可达性)三个方面。

1.3各交通方式运输能力的影响

不同交通方式因使用的交通工具、运营方式的不同，导致其运输能力有所区别。对于以城市对外交通方式为主导交通方式、城市对内交通为辅助交通方式的综合客运枢纽中，主导交通方式的运输能力较大，辅助交通方式的运输能力相比较小，在城市对内交通方式中以轨道交通方式的运输能力最大，其次是BRT与常规公交，出租车运能最小。在综合客运枢纽交通方式间运能的协调过程中，要充分考虑各交通方式运能的差异性。

1.4运营费用的影响

各交通方式运营支出费用包含油耗、电耗、管理费用、维修费用等。综合客运枢纽内部各交通方式运行过程中能量消耗、维修方式及安全性能存在差异性，在运能协调过程中一般应从系统总费用最小的角度出发来建立协调优化模型。

2考虑匹配度约束运能协调优化模型

2.1运能匹配度计算

运能匹配度是指交通方式集散能力之间供需的比例，与各方式的集散能力、各方式间的换乘比例有关系。可由式3.8计算得到。

(1)

式中：zi为第i种交通方式的运能匹配度；A为高峰小时内，主导交通方式换乘客流/(人/h)；yi为第i种交通方式承担主导交通方式换乘客流比例；Ci为第i种交通方式的集散能力/(人/h)；τi为主导交通方式换乘第i种方式的客流占第i种方式总客流的比例。

运能匹配度可以直观的反应出两种交通方式供需之间的协调程度。根据目前运能匹配度研究结果进行分析，将运能匹配度划分为以下几个等级，如表1所示。

表1　运能匹配度等级划分

当0.8≤zi≤1时，运能匹配度较为理想，此时说明两种交通方式的衔接性良好，到达客流可以较快的时间内完成集散；当zi时，说明主导交通方式换乘客流大于某辅助交通方式的接运能力，两种交通方式之间的协调性被破坏，此时需要通过增加辅助交通方式的车辆配置来增加其运力，以及时疏散枢纽到达乘客。

2.2优化模型的建立

对于以城市对外交通为主导交通方式，城市对内交通为辅助交通方式的综合客运枢纽而言，主导交通方式与辅助交通方式之间的运能协调主要是指：高峰时段内，各辅助交通方式的接运能力是否满足到达客流换乘的需求。当某一辅助交通方式的集散能力大于主导交通方式换入客流时，辅助交通方式可及时疏散换乘乘客。

本文从枢纽系统费用最小的角度出发，以运能匹配度为约束条件，建立运能协调优化模型，模型假设主导交通方式间无换乘量，模型具体表述如公式(2)所示。

目标函数：

(2)

约束条件：

上述模型求解，可利用Lingo软件结合实际调研数据进行计算。

2.3实例分析

本文以辽阳市综合客运枢纽为例进行分析，该枢纽以铁路客运和公路客运为主导方式，城市常规公交、出租车、社会车辆等为辅助交通方式。在运能结构优化时，考虑A级匹配水平，计算辅助交通方式的运能分配比例，根据实际客流调查结果，辽阳市综合客运枢纽铁路客运方式在高峰小时内到达客流量为2743人/h，公路客运方式在高峰小时内到达客流量为973人/h，到达客流换乘不同交通方式的比例如表2和表3所示。

表2　铁路客运到达客流换乘比例

利用运能协调优化模型计算辅助交通方式的运能分担比例如下。

=5 833.6×r1+30 383×r2+40 835.2×r3

(3)

运能优化模型中其它参数的取值如表4所示。

表4　参数取值

将主导交通方式换乘比例数据和模型参数取值运能协调优化模型(公式2)中，可将约束条件简化为：

式中：r1为主导交通方式到达客流中，常规公交的客流分担比例；r2为主导交通方式到达客流中，出租车的客流分担比例；r3为主导交通方式到达客流中，社会车辆的客流分担比例。

用Lingo软件对上述模型求解，为求解方便用、、代替、、进行计算。Lingo中建模过程如图1所示。

图1　Lingo中模型建立

Lingo中模型运行过程和计算结果分别如图2所示。

图2　模型运行过程和计算结果

由图2可以看出a=0.49、b=0.49、c=0.27。即常规公交的客流分担比例为0.49，出租车的客流分担比例为0.24，社会车辆的客流分担比例为0.27，根据上述交通方式客流分担比例以及主导交通方式高峰小时内到达枢纽的换乘客流量，可以得到枢纽辅助交通方式运能匹配优化结果，如表5所示。

表5　运能匹配优化结果

表6　优化结果分析

通过表6可以看出，通过模型优化后，常规公交和社会车辆分担率分别降低了5.35%和3.30%，出租车分担率提高8.66%，由于分担率降低，常规公交和社会车辆的运输能力有所降低，这部分换乘量由出租车辆运能承担，这样可以在系统费用最小的前提下使辅助交通方式的运能匹配程度达到最优，有效的缓解公交站台旅客滞留、交通拥堵等情况，为常规公交运营调度度表的设计，枢纽外部社会车辆停车场设计以及出租车辆的交通组织提供理论依据。

3总结

本文以运能匹配度为约束条件，从系统费用最小的角度出发，建立运能协调优化模型，并且根据实际调研数据求解得到枢纽内各种交通方式的运能分配比例优化结果，结合枢纽换乘客流总量，得到第种集散方式的运能需求，从而进行运能配置，为枢纽内交通方式协调调度、运能合理配置提供理论参考。

参考文献：

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[2]林柏梁, 胡安洲. 大规模铁路网上点、线运输能力协调利用的模糊整数规划方法[J]. 铁道学报, 1997，(4): 10-16.

[3]李艳红, 谢海红, 周浪雅. 铁路客运专线中心站与城市交通集散能力匹配关系的研究[J]. 交通科技, 2006，(3): 76-79.

收稿日期：2016-03-11

作者简介：李兴华(1998-)，女，内蒙古赤峰人，助理工程师，研究方向：交通运输工程。

基金项目：乐山职业技术学院院级课题(项目编号：KY2015011)。

中图分类号：U492

文献标识码：C

文章编号：1008-3383(2016)04-0136-03