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大城市对外客运枢纽布局优化模型

李旭宏 肖为周 陈大伟 徐中 朱彦东

李旭宏, 肖为周, 陈大伟, 徐中, 朱彦东. 大城市对外客运枢纽布局优化模型[J]. 交通运输工程学报, 2010, 10(2): 75-81. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.02.014
引用本文: 李旭宏, 肖为周, 陈大伟, 徐中, 朱彦东. 大城市对外客运枢纽布局优化模型[J]. 交通运输工程学报, 2010, 10(2): 75-81. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.02.014
LI Xu-hong, XIAO Wei-zhou, CHEN Da-wei, XU Zhong, ZHU Yan-dong. Layout optimizing model of external passenger transport hub in metropolis[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2010, 10(2): 75-81. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.02.014
Citation: LI Xu-hong, XIAO Wei-zhou, CHEN Da-wei, XU Zhong, ZHU Yan-dong. Layout optimizing model of external passenger transport hub in metropolis[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2010, 10(2): 75-81. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.02.014

大城市对外客运枢纽布局优化模型

doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.02.014
基金项目: 

江苏省自然科学基金项目 BK2009285

详细信息
    作者简介:

    李旭宏(1963-), 男, 四川富顺人, 东南大学教授, 从事现代运输技术研究

  • 中图分类号: U492.11

Layout optimizing model of external passenger transport hub in metropolis

More Information
  • 摘要: 分析了对外客运枢纽的特点, 从交通规划决策者和用户角度出发, 采用双层规划模型进行城市对外客运枢纽布局优化。上层规划模型从交通规划决策者的角度出发, 优化对外客运枢纽布局, 使得枢纽出行者出行时间总体最省; 下层从用户的角度出发, 采用随机用户平衡模型来描述用户的出行规律, 合理安排出行者的出行路线。上层模型采用遗传算法求解, 下层模型采用连续平均法求解。算例结果表明: 在至多允许建设3、4、5个枢纽的约束条件下, 最优适应度在进化100代以内达到恒定, 收敛速度较快, 该模型有效。

     

  • 图  1  旅客出发地(目的地)与对外客运枢纽关系

    Figure  1.  Relation between passengers' OD and external passenger transport hub

    图  2  模型求解总体思路

    Figure  2.  General idea of model solution

    图  3  交通网络

    Figure  3.  Traffic network

    图  4  不同约束条件下的进化过程

    Figure  4.  Evolution processes under different constraint conditions

    图  5  条件1下分配结果

    Figure  5.  Assignment result under condition 1

    图  6  条件2下分配结果

    Figure  6.  Assignment result under condition 2

    图  7  条件3下分配结果

    Figure  7.  Assignment result under condition 3

    表  1  小区间的交通需求

    OD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 西 发生量
    1 0 292 58 107 266 80 63 77 81 177 126 42 228 274 320 365 2 556
    2 292 0 115 170 501 86 72 87 93 113 83 34 228 274 320 365 2 833
    3 58 115 0 285 270 51 76 68 84 40 33 16 228 274 320 365 2 283
    4 107 170 285 0 455 182 443 326 530 100 83 58 228 274 320 365 3 926
    5 266 501 270 455 0 322 229 280 402 199 278 85 228 274 320 365 4 474
    6 80 86 51 182 322 0 193 410 232 138 104 122 228 274 320 365 3 107
    7 63 72 76 443 229 193 0 857 296 96 63 78 228 274 320 365 3 653
    8 77 87 68 326 280 410 856 0 235 160 79 160 228 274 320 365 3 925
    9 81 93 84 530 402 232 296 235 0 93 94 52 228 274 320 365 3 379
    10 177 113 40 100 199 138 96 160 93 0 116 138 228 274 320 365 2 557
    11 126 83 33 84 278 104 63 79 94 116 0 36 228 274 320 365 2 283
    12 42 34 16 58 85 122 78 160 52 138 36 0 228 274 320 365 2 008
    228 228 228 228 228 228 228 228 228 228 228 228 0 0 0 0 2 736
    274 274 274 274 274 274 274 274 274 274 274 274 0 0 0 0 3 288
    西 320 320 320 320 320 320 320 320 320 320 320 320 0 0 0 0 3 840
    365 365 365 365 365 365 365 365 365 365 365 365 0 0 0 0 4 380
    吸引量 2 556 2 833 2 283 3 927 4 474 3 107 3 652 3 926 3 379 2 557 2 282 2 008 2 736 3 288 3 840 4 380 51 228
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    表  2  不同约束条件下的最优方案

    Table  2.   Optimal strategies under different constraint conditions

    条件 最优方案 最优适应度
    1 10100010 810 165
    2 10101010 745 642
    3 11101010 731 262
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-12-26
  • 刊出日期:  2010-04-25

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