專利名稱：城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法
技術領域：
本發(fā)明涉及城市公共自行車租賃點布局方法，尤其是對現(xiàn)有公共自行車租賃點布局的優(yōu)化，屬于交通規(guī)劃領域。
背景技術：
作為一種健康、節(jié)能、環(huán)保的出行方式，公共自行車一方面為短距離出行帶來便利，另一方面也通過換乘(B+R)擴大了公共交通站點的客流吸引范圍，改善了中長距離出行方式結構，節(jié)約了道路資源。實踐表明，成功發(fā)展公共自行車，離不開正確的規(guī)劃運營和宣傳引導，其中規(guī)劃布局的不合理往往造成各租賃點資源配置的失衡，導致服務水平降低、 客源流失以及企業(yè)虧損并最終無法運營?，F(xiàn)有對公共自行車租賃點布局的研究以宏觀和定性分析為主，主要集中在布局原則、特征分析和規(guī)模預測上，對定量模型的研究較少?，F(xiàn)有成果缺乏考慮公共自行車出行需求和設施供給間的反饋，同時模型需要大量調查數據支持，可實施性不強。

發(fā)明內容
為了克服現(xiàn)有方法的不足，本發(fā)明從居民出行需求和交通設施供給角度出發(fā)，建立基于雙層規(guī)劃的城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化模型，研究模型解法，為公共自行車租賃點布局決策提供科學依據。本發(fā)明采用的具體方案如下一種城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，包括以下步驟1)首先建立用于下層預測模型和上層方案評價模型的數據庫；2)進行需求預測的出行生成和出行分布；3)方案模擬和評價，在判定收斂后得到最優(yōu)方案。其中所述的步驟1)中的數據庫建立過程如下11)首先，確定規(guī)劃范圍，根據現(xiàn)狀及規(guī)劃用地類型，選擇公共自行車租賃點備選位置；其次，以居民出行調查資料為基礎，分析社會經濟指標，標定不同出行者的相關參數， 包括年齡、收入結構以及各出行方式的擁有率速度、費用、舒適度；12)明確區(qū)域內常規(guī)公交和軌道交通的站點位置、服務范圍，各公共交通線路的發(fā)車頻率，以及首次進入區(qū)域的公共交通平均乘載率。所述的步驟2~)中的出行生成和分布預測過程如下21)根據用地類型劃分內部和外部交通小區(qū)，統(tǒng)計各小區(qū)內人口和崗位數；22)出行生成根據用地結構，采用交叉分類法，對不同年齡、出行目的的出行者分別進行預測，預測時間為早高峰；23)出行分布采用雙約束重力模型，并單獨考慮對外出行的分布情況。所述的步驟幻中的方案模擬、評價及最終方案確定過程如下
31)初始方案集為由計算機隨機產生定義下種群大小的η個公共自行車租賃點布局方案，令其為種群的第一代；32)對每一個方案根據下層模型求解方法進行方式劃分和交通分配，由此得出的總出行成本，經過懲罰函數修正后反饋至上層模型進行評價；33)若評價結果收斂或達到種群最大代數，轉移至下一步，否則，對各方案進行自適應遺傳算法中的選擇、交叉和變異；更新方案集，轉移至下一代，返回步驟32)；34)選擇評價結果最優(yōu)的方案，作為最終方案。本發(fā)明在公共自行車租賃點布局優(yōu)化問題上，采用雙層規(guī)劃模型，對政府規(guī)劃部門和出行者兩種不同目標的人群分別建模。(1)下層模型下層模型用以描述出行者在既有網絡上方式和路徑的選擇，即方式分擔和交通分配。用于聯(lián)合方式分擔交通分配的網絡是由公共交通網、道路網、自行車網和步行網組成的超級網絡。在該網絡中，每個出行者都將選擇廣義費用最省的出行方式和路徑。每一次分配后應根據路段流量對阻抗進行更新并反饋至方式分擔模型中。方式分擔方面，由于出行方式較多且涉及到多方式換乘，為避免簡單Logit (分對數)模型具有的IIA(相關選擇獨立性)特性和喜好隨機性限制，本發(fā)明采用mixed Logit (混合分對數)模型。交通分配方面，每一個出行者將選擇起終點間出行成本最低的方式和路徑。當網絡達到平衡時，出行者無法通過變更出行方式和路徑來降低出行成本。用戶平衡模型實現(xiàn)了理論上的最優(yōu)，然而實際上用戶往往基于隨機的意念出行成本進行決策，故采用隨機用戶平衡模型(SUE)。(2)上層模型政府部門在規(guī)劃公共自行車租賃點布局時，需要根據所在地區(qū)出行需求特征，選擇最優(yōu)布局方案，使得總出行成本和設施建設成本最小。同時，依據公共自行車租賃點布局的原則，建立三個約束條件租賃點間距、密度和使用量。對于每一個布局方案，下層模型根據方案得到分配流量，將此結果反饋給上層模型以予評價，檢驗是否滿足約束條件，并對方案集進行篩選和優(yōu)化，具體方法為對于下層模型，考慮多方式換乘，建立超級網絡進行方式劃分和交通分配。求解方法為步驟1 創(chuàng)建網絡。根據公共自行車租賃點方案布局，建立超級網絡；步驟2 計算阻抗并尋找OD (起訖點)對各單方式的最短路徑。基于單方式最短路徑結果尋找可行的多方式最短路徑，采用floyd(弗洛伊德)算法。步驟3:方式劃分。步驟4 交通分配。采用連續(xù)平均法進行分配，分配時每一次迭代均采用STOCH(隨機多路徑交通分配)算法進行計算。對于上層模型的求解，根據約束條件構建合理有效的方案，并將結果反饋給下層模型。本發(fā)明選擇自適應遺傳算法求解上層模型，布局方案由離散的二進制基因數據表示， 并通過基因的選擇、交叉和變異對方案開展進一步探索；對于不符合約束條件的方案，通過適應值懲罰降低其被選概率。
與現(xiàn)有技術相比較，本發(fā)明可以以區(qū)域現(xiàn)狀居民出行調查或目標年出行需求預測的結果為數據基礎，進行公共自行車布局的規(guī)劃和評價，統(tǒng)籌了出行需求與設施供給，統(tǒng)籌了出行者、政府及規(guī)劃部門、經營單位三方的利益和需求；同時，有成熟的交通預測四階段法模型支持，具備較高的科學性和適用性。


圖1是城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法流程圖；圖2是區(qū)域抽象路網圖；圖3是進化過程圖；圖4是最優(yōu)布局方案圖。
具體實施例方式如圖1所示為本具體實施方式
中城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法流程圖，該方法包括如下步驟第一步數據準備首先，確定規(guī)劃范圍，根據現(xiàn)狀及規(guī)劃用地類型，選擇公共自行車租賃點備選位置；其次，以居民出行調查資料為基礎，分析社會經濟指標，標定不同出行者的年齡、收入結構以及各出行方式的擁有率速度、費用、舒適度等參數。明確區(qū)域內常規(guī)公交和軌道交通的站點位置、服務范圍，各公共交通線路的發(fā)車頻率，以及首次進入區(qū)域的公共交通平均乘載率。建立超級網絡，包括道路網、常規(guī)公交網、軌道交通網、自行車網和步行網。依據用地對內部小區(qū)進行劃分，依據出行方向和出行距離對外部交通小區(qū)進行劃分。明確各小區(qū)的人口和崗位分布情況。假設在占地面積約3平方公里的城市中某居住片區(qū)規(guī)劃建設公共自行車租賃點， 居住區(qū)、學校、購物廣場、公園等主要客流集散點均為備選位置。區(qū)域內分布軌道線路1條， 站點2個(方塊)，常規(guī)公交線路6條，站點沈個，抽象路網由主干路、次干路(機非分離)、 支路(機非混合)、軌道交通和常規(guī)公交線路(虛線)組成，如圖2。公共交通與對外小區(qū)連通關系見表1。各出行方式技術指標見表2。表1公共交通與外部小區(qū)連通關系表
權利要求
1.城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，其特征在于，該方法包括以下步驟1)首先建立用于下層預測模型和上層方案評價模型的數據庫；2)進行需求預測的出行生成和出行分布；3)方案模擬和評價，在判定收斂后得到最優(yōu)方案。
2.根據權利要求1所述的城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，其特征在于，所述的步驟1)中的數據庫建立過程如下11)首先，確定規(guī)劃范圍，根據現(xiàn)狀及規(guī)劃用地類型，選擇公共自行車租賃點備選位置； 其次，以居民出行調查資料為基礎，分析社會經濟指標，標定不同出行者的相關參數，包括年齡、收入結構以及各出行方式的擁有率速度、費用、舒適度；12)明確區(qū)域內常規(guī)公交和軌道交通的站點位置、服務范圍，各公共交通線路的發(fā)車頻率，以及首次進入區(qū)域的公共交通平均乘載率。
3.根據權利要求1所述的城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，其特征在于，所述的步驟2)中的出行生成和分布預測過程如下21)根據用地類型劃分內部和外部交通小區(qū)，統(tǒng)計各小區(qū)內人口和崗位數；22)出行生成根據用地結構，采用交叉分類法，對不同年齡、出行目的的出行者分別進行預測，預測時間為早高峰；23)出行分布采用雙約束重力模型，并單獨考慮對外出行的分布情況。
4.根據權利要求1所述的城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，其特征在于，所述的步驟3)中的方案模擬、評價及最終方案確定過程如下31)初始方案集為由計算機隨機產生定義下種群大小的η個公共自行車租賃點布局方案，令其為種群的第一代；32)對每一個方案根據下層模型求解方法進行方式劃分和交通分配，由此得出的總出行成本，經過懲罰函數修正后反饋至上層模型進行評價；33)若評價結果收斂或達到種群最大代數，轉移至下一步，否則，對各方案進行自適應遺傳算法中的選擇、交叉和變異；更新方案集，轉移至下一代，返回步驟32)；34)選擇評價結果最優(yōu)的方案，作為最終方案。
5.根據權利要求4所述的城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，其特征在于，所述下層模型求解方法包括如下步驟步驟1 創(chuàng)建網絡，根據公共自行車租賃點方案布局，建立超級網絡；步驟2 計算阻抗并尋找OD對各單方式的最短路徑，基于單方式最短路徑結果尋找可行的多方式最短路徑，采用floyd算法；步驟3 方式劃分；步驟4 交通分配，采用連續(xù)平均法進行分配，分配時每一次迭代均采用STOCH算法進行計算。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種城市公共自行車租賃點布局優(yōu)化方法，該方法包括以下步驟首先建立區(qū)域用地、居民結構、出行方式等基本數據庫；其次劃分交通小區(qū)，進行出行生成預測和出行分布預測；然后對不同的布局方案建立由自適應遺傳算法和方式分擔交通分配組合反饋模型組成的雙層模型進行求解并評價方案結果，在評價值最終收斂后得到最優(yōu)布局方案使得區(qū)域出行成本和公共自行車系統(tǒng)設施建設成本最小。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明統(tǒng)籌了居民出行需求和交通設施供給，應用范圍廣，量化程度高，能夠為相關決策提供科學的技術支持。
文檔編號G06Q10/00GK102332122SQ201110316200
公開日2012年1月25日 申請日期2011年10月18日 優(yōu)先權日2011年10月18日
發(fā)明者何流, 盧靜, 陳大偉 申請人:東南大學