CN105760615A - 基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，包括：路网时空资源计量模块、时空资源消耗计算模块、土地容积率优化模块，所述路网时空资源计量模块，用于计量道路网络能够提供的服务资源的量，道路时空资源的定量化评估；所述时空资源消耗计算模块，用于根据导入的规划初始数据，根据区域路网上车辆的行驶速度计算出时空资源的消耗，根据已经消耗的时空资源，计算路网的资源利用率和路网的剩余服务能力；根据计算结果判断道路的交通状况；作为土地容积率优化模块判定优化方法是否有效的判据；所述土地容积率优化模块，用于根据每个小区最后优化结果，判断优化方法对于规划区域的实用性。

Description

基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统

技术领域

本发明涉及一种基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统。

背景技术

目前我国各城市都在进行大规模的建设，城市的空间布局、用地结构等不合理的状况使交通问题日益凸显，逐渐成为限制城市进一步发展和建设的瓶颈。根据资料显示，交通与土地的不协调现状，导致出行距离增加、交通需求扩大、城市拥堵现象严重，部分地区甚至出现空城、死城的情况。而城市用地结构不合理是产生这些现象的根本原因之一。

城市空间布局、用地结构等不合理的状况，致使交通问题日益凸显，限制了城市的进一步发展和建设。现有解决方案多停留于理论层面，缺少从根源解决问题的方法。

已有措施主要通过调节供需平衡来解决城市交通与土地利用不协调的现状，具体方法可概括为两方面：一是扩大供给；二是控制需求。然而，如今城市土地资源日益紧张，在城市内扩建交通基础设施难度较大。扩大供需的方法大都停留在理论阶段，成效不明显的同时且未能从根源解决这一问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种根据时空资源理论，从规划层面提出了在路网时空资源约束和土地属性条件下的容积率优化的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统。

为达到上述目的，本发明基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，包括：路网时空资源计量模块、时空资源消耗计算模块、土地容积率优化模块，

所述路网时空资源计量模块，用于计量道路网络能够提供的服务资源的量，对土体规划的基础数据进行直接计算操作，道路时空资源的定量化评估；

所述时空资源消耗计算模块，用于根据导入的规划初始数据，根据区域路网上车辆的行驶速度计算出时空资源的消耗，根据已经消耗的时空资源，计算路网的资源利用率和路网的剩余服务能力；根据计算结果判断道路的交通状况；作为土地容积率优化模块判定优化方法是否有效的判据；

所述土地容积率优化模块，用于根据每个小区最后优化结果，判断优化方法对于规划区域的实用性。

进一步地，道路交通时空总资源量为有效车道长度与路网有效服务时间的乘积，整个区域内单位时间道路网络能够提供的时空资源总量表示为：

$S=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\∫}_{t_0}^{t_1}(l_i-r_i)\·n_{i}dt$

式中：S为研究片区内路网的时空资源(km·h)；l_i为区域内第i路段的长度(km)；n_i为区域内第i路段的车道数；r_i为第i路两端的交叉口宽度折减。

进一步地，所述时空资源消耗计算模块，路段时空资源消耗量计算方法如下：

单位车辆所消耗的时空资源表示为车辆行驶时间与其占用的距离的乘积：

式中：u_车为单位车辆在区域内的实际行走所消耗的资源，单位为(km·h)；h_i为第i条路段的饱和车头间距单位为km；t为车辆在路网中的行驶时间，单位为h；K_i为路段i的车流密度，单位为pcu·h^-1；

车流密度与车速的函数关系可表示为：

$V\left(K\right)=\frac{V_0}{1+\mathrm{\α}{(K/K_m)}^{2\mathrm{\β}}}$

式中：V为路段的行车速度，V₀为初始速度，单位均为km·h^-1；K为路段的车流密度，K_m为饱和车流密度，单位均为pcu·h^-1；α，β为BPR函数中的参数，α通常取0.15，β通常取4.0；

式中的饱和车流密度K_m，根据流量、密度和速度之间的关系，将其表示为路段通行能力和饱和车速的函数，即：

$K_m=\frac{C_m}{V_m}$

得到路网上行驶的每个车辆所消耗的时空资源为：

路段i的时空资源消耗量U_i为：

式中：Q_i为路段i的预测流量，单位为pcu；C_i为路段i的通行能力，单位为pcu·h^-1；为路段i的饱和车流速度，单位均为km·h^-1。

进一步地，土地容积率优化模块，土地容积率优化方法具体包括：在优化土地容积率的同时，使路网时空资源消耗尽可能较小，具体描述如下：

$\begin{array}{cc}\min & Z\left(R_i\right)=\underset{i}{\Σ}{U}_i=\underset{i}{\Σ}\frac{l_i{V}_i^m}{2C_i^m{V}_i\sqrt[2\mathrm{\β}]{\frac{2V_i^m-V_i}{{\mathrm{\αV}}_i}}}{Q}_i\end{array}$

$S.t\left\{\begin{array}{cc}{R}_i^{\min }\≤R_i\≤R_i^{\max },& A_n^{\min }\≤A_n\≤A_n^{\max }\\ U_i\≤S_i,& Q_i=f(G,I,W)\end{array}\right.$

其中，R_i表示地块i的容积率；A_n表示区域内使用性质为n的土地建筑总面积的规划量；G为各子区域间的交通生成量PA矩阵；I为各子区域之间的阻抗矩阵；W为各子区域出行方式矩阵。

进一步地，所述系统的算法流程如下：

S1：设定初始运算参数：随机给定一组符合规划要求的各个地块的容积率FRA₀，据此根据交通规划四阶段方法通过TransCAD求得各个路段的流量Q_i，再带回模型求解目标函数Z。设定每个求解循环次数M、初始值T₀、最低值ε，下降率ω，随机扰动步长θ；

S2：更新状态：设定循环的次数k＝1，在[0，1]内的产生一组随机向量R，令新的容积率求解出路段流量并计算新目标函数值Z′；

S3：判断是否接受更新状态：计算新目标函数值Z与当前最优目标函数值Z′的差值ΔZ＝Z′-Z。如果ΔZ＜0，则选择接受更优解Z′，且令反之，若ΔZ＞0，则以概率接受较差解；

S4：控制循环：每个温度状态循环次数为M，当k＝M时，执行下一步进行度量指标下降处理，否则令k＝k+1并返回S2；

S5：如果T＜ε，则求解过程结束，终止，获得最后状态的土地容积率FRA，目标函数值Z；否则，若是T＞ε，那么使新指标T＝ωT，并返回S2。

进一步地，所述的初始步长h视所求解问题而具体确定，步长的更新按照等比下降即

θ＝λθ

式中：步长下降速率(θ_min为最小步长，θ_max为最大步长)，而次数n则通过下式计算获得：

$n=\frac{\ln \mathrm{\ϵ}-{\mathrm{lnT}}_0}{ln\mathrm{\ω}}.$

有益效果

本发明与现有技术具备如下有益效果：

本发明，根据时空资源理论，从规划层面提出了在路网时空资源约束和土地属性条件下的容积率优化方法，基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发，设计出道路时空资源量化、时空资源消耗计算以及土地容积率优化三个功能模块。基于交通需求是由土地的利用所产生，因此交通需求管理首先应从交通需求产生的源头进行控制，从中微观的层面使土地开发与交通资源相匹配。针对已有措施的缺陷，基于TransCAD在交通规划中广泛应用，开发设计具有土地容积率优化等功能的模块，提出从规划角度实现交通与土地的协调优化的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统。

附图说明

图1是本发明土地容积率的优化方法流程图；

图2是本发明GISDK工作原理图；

图3是本发明二次开发的算法流程图；

图4是本发明程序一级结构图；

图5是本发明研究区域现状路网图；

图6是本发明研究区域优化前后容积率对比图；

图7是本发明道路时空资源程序代码(局部)；

图8是本发明时空资源消耗程序代码(局部)；

图9是本发明土地容积率优化方法程序代码(局部)。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的描述。

由于城市交通需求是由土地的利用所产生，因此交通需求管理首先应从交通需求产生的源头进行控制，从中微观的层面使土地开发与交通资源相匹配。针对已有措施的缺陷，基于TransCAD在交通规划中广泛应用，开发设计具有土地容积率优化等功能的模块，提出从规划角度实现交通与土地的协调优化的方法。

如何实现TransCAD的二次开发和设计具有土地容积率优化功能的模块是完成交通土地协调优化的技术关键。前者主要考虑TransCAD二次开发的途径和环境，选取合适的开发方式；后者是重点在于使新增的模块具有相应功能。

如图1所示，土地容积率的优化方法需要完成交通需求预测、路网时空总资源计量以及时空资源消耗计算三方面的内容，其实质是将土地引发的交通量分配至路网，并以路网时空资源作为约束条件，对土地开发强度进行反馈，从而得到合理的地块的土地利用属性。

TransCAD由网络分析模型、交通规划与运输需求预测模型、路径选择和物流模型、分区和定位模型组成，是集GIS与交通模型功能于一体，唯一专为交通规划设计和运输管理行业设计的地理信息系统(GIS)软件，可以存储、显示、管理及分析交通运输信息与数据，具有强大的空间分析功能(GIS-T)和开发工具(GISDK)。

TransCAD基于GIS应用，为信息的使用者提供更为直观、清晰的表达形式，利用其强大的空间分析能力，可降低交通特征的数据抽取难度以及交通规划人员的工作强度，较好地解决了道路规划与城市整体规划的统一协调问题。目前TransCAD在国内交通行业中逐渐得到重视，主要应用于交通量预测和宏观交通规划，如高速公路建设项目研究、公路网规划、城市综合交通规划和城市公交规划之中。

GISDK(GeographicInformationSystemDevelopersKit)是地理信息系统二次开发的工具包，可以调用函数库的函数、管理菜单和对话框、编写宏语言的程序。它含有所有用来增强和自定义TransCAD功能的工具，可以扩展和个性化TransCAD软件，使其具备原来缺少的功能。

如图2所示，GISDK包括CaliperScript编程语言和交互开发工具两部分。CaliperScript是核心的编程语言，由编译器、调试器和运行工具箱组成，而交互开发工具则是用来编译和测试程序。

二次开发方法：

由于CaliperScript作为一种功能十分强大且灵活的编程语言，而且具有良好的兼容性，用C或FORTRAN编写的程序代码可以混合在Caliper脚本文件编译运行。所以可以基于GISDK平台，通过CaliperScript编写新的功能函数，扩展和定制TransCAD的功能。基于GISDK平台，常用的开发方法主要有以下几种：

(1)嵌入程序(Add-ins)

Add-ins是最容易的GISDK二次开发，其本质是在TransCAD强大功能的基础上加上自己定制的一些功能。利用Add-ins程序，能编写自定义的算法，实现批量自动化实现某些动作，提高工作效率。

(2)自定义应用程序

用于扩展或者替代标准用户界面，进行自定义功能和操作。利用自定义界面的功能，可以修改TransCAD的界面，增加或者减少TransCAD原有的工具栏功能，使得界面更加的整洁。

(3)自动化批量处理

GISDK的交通模型部分代码可以通过录制获得。在TransCAD的界面操作中，可以设定录制宏功能，操作完成后，自动生成代码。在批处理模式下，仅需要修改小部分代码，即可实现模型功能的自动化。

(4)COM组件服务程序

以AutomationServer的COM方式访问TransCAD，以在应用程序上添加制图和交通运输分析功能。

(5)通过.Net方法访问TransCAD的GISDK函数DLL动态连接库

利用.net语言开发设计自己的用户界面，包括菜单，工具栏和对话框。在需要GISDK功能的地方，通过.net方法，灵活地访问GISDK的函数库，实现GIS功能和交通模型功能。利用.Net方法开发用户自己的应用程序，是未来的发展趋势。

(6)矩阵动态链接库

GISDK包括了强大的矩阵运算功能，C、C++、FORTRAN和Java等语言可以通过矩阵动态链接库，来方便地访问这些运算功能。

编写相应的代码，利用Add-ins功能，增加TransCAD内置算法，使其具有自定义的功能模块，是一种有效地的二次开发手段。而土地容积率的优化方法属于大规模组合的优化问题，因此二次开发的基本思路是：以交通规划的四个阶段为基础，以GISDK为平台，结合启发式算法，通过Add-ins功能，内嵌自定义的程序代码，使TransCAD具有道路时空资源及消耗的计量、土地容积率优化的新功能，实现从规划层面解决交通与土地之间的不协调问题，相应算法流程如图3所示。

所述系统的算法流程如下：

S1：设定初始运算参数：随机给定一组符合规划要求的各个地块的容积率FRA₀，据此根据交通规划四阶段方法通过TransCAD求得各个路段的流量Q_i，再带回模型求解目标函数Z。设定每个求解循环次数M、初始值T₀、最低值ε，下降率ω，随机扰动步长θ；

S2：更新状态：设定循环的次数k＝1，在[0，1]内的产生一组随机向量R，令新的容积率求解出路段流量并计算新目标函数值Z′；

S3：判断是否接受更新状态：计算新目标函数值Z与当前最优目标函数值Z′的差值ΔZ＝Z′-Z。如果ΔZ＜0，则选择接受更优解Z′，且令反之，若ΔZ＞0，则以概率接受较差解；

S4：控制循环：每个温度状态循环次数为M，当k＝M时，执行下一步进行度量指标下降处理，否则令k＝k+1并返回S2；

S5：如果T＜ε，则求解过程结束，终止，获得最后状态的土地容积率FRA，目标函数值Z；否则，若是T＞ε，那么使新指标T＝ωT，并返回S2。

所述的初始步长h视所求解问题而具体确定，步长的更新按照等比下降即

θ＝λθ

式中：步长下降速率(θ_min为最小步长，θ_max为最大步长)，而次数n则通过下式计算获得：

$n=\frac{\ln \mathrm{\ϵ}-{\mathrm{lnT}}_0}{ln\mathrm{\ω}}.$

本二次开发程序采用GISDK(地理信息开发工具)下的CaliperScript编程语言通过notepad++编写，主要为了实现对道路时空资源计量、时空资源消耗的计算以及土地容积率优化。在保证程序使用稳定性和便捷性的前提下，所设计的程序一级结构图如图4所示。

(1)数据层：针对程序中所需的交通规划数据文件和道路时空资源量化数据文件进行读取、存储和修改。

(2)操作层：为程序的主体部分，利用CaliperScript语言，主要实现如下功能：a.获取数据层里数据，并进行查看、修改；b.相关参数的录入；c.对道路时空资源(消耗)和土地容积率进行计算以及灵敏度分析；

(3)表现层：根据操作层的运算，对最终结果进行可视化输出，为用户提供所需信息。

实施例

本实施例基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，包括：路网时空资源计量模块、时空资源消耗计算模块、土地容积率优化模块，

路网时空资源计量模块，此模块主要用于计量道路网络能够提供的服务资源的量，为后续的土地容积率优化方法建立基础条件。该模块可对土体规划的基础数据进行直接计算操作，实现了道路时空资源的定量化评估，其对应的程序代码(局部)如图7所示。

时空资源消耗计算模块，此模块根据导入的规划初始数据，根据区域路网上车辆的行驶速度计算出时空资源的消耗，其重要作用主要有三点：其一，根据已经消耗的时空资源，结合上一模块的功能，计算路网的资源利用率和路网的剩余服务能力；其二，根据计算结果判断道路的交通状况；其三，作为下一模块判定优化方法是否有效的判据，其对应的程序代码(局部)如图8所示。

土地容积率优化模块，此模块主要实现容积率优化方法，根据每个小区最后优化结果可以判断优化方法对于规划区域的实用性。从而在初始规划的基础上，对还存在土地开发潜力的地块进行再次规划，对土地开发潜力较低的地块进行规划调整，实现根据交通对城市用地进行协调优化。其相应的程序代码(局部)和程序如图9所示。

道路交通时空总资源量为有效车道长度与路网有效服务时间的乘积，用以量化一个时间段内的道路网络提供的有效服务量，整个区域内单位时间道路网络能够提供的时空资源总量可表示为：

式中：S为研究片区内路网的时空资源(km·h)；l_i为区域内第i路段的长度(km)；n_i为区域内第i路段的车道数；r_i为第i路两端的交叉口宽度折减。

对于路网上运行的车辆来说，单位车辆所消耗的时空资源可表示为车辆行驶时间与其占用的距离的乘积：

式中：u_车为单位车辆在区域内的实际行走所消耗的资源，单位为(km·h)；h_i为第i条路段的饱和车头间距单位为km；t为车辆在路网中的行驶时间，单位为h；K_i为路段i的车流密度，单位为pcu·h^-1。

目前交通个体出行时间参数仅能通过调查获取，具有随机性。为了科学计量单位车辆的时空资源消耗，需要将车速与资源消耗相联系。根据文献^[7][8]，车流密度与车速的函数关系可表示为：

式中：V为路段的行车速度，V₀为初始速度，单位均为km·h^-1；K为路段的车流密度，K_m为饱和车流密度，单位均为pcu·h^-1；α，β为BPR函数中的参数，α通常取0.15，β通常取4.0^[9]。

式(2-4)中的饱和车流密度K_m，根据流量、密度和速度之间的关系，将其表示为路段通行能力和饱和车速的函数，即：

联立式(2-2)、式(2-3)和式(2-4)可得路网上行驶的每个车辆所消耗的时空资源为：

因为，每条路段的时空资源消耗量可表示为每辆小汽车的时空资源消耗与该路段交通流量的乘积。所以，路段i的时空资源消耗量U_i为：

式中：Q_i为路段i的预测流量，单位为pcu；C_i为路段i的通行能力，单位为pcu·h^-1；为路段i的饱和车流速度，单位均为km·h^-1，其余各量意义同前。上式是关于车速V的函数，因此只要得到路段上车辆的行驶速度即可以得到路段时空资源消耗量。

土地容积率优化方法在土地相应的规划条件和路网时空资源约束下，提高土地开发强度，在优化土地容积率的同时，使路网时空资源消耗尽可能较小，具体描述如下：

其中，R_i表示地块i的容积率；A_n表示区域内使用性质为n的土地建筑总面积的规划量；G为各子区域间的交通生成量PA矩阵；I为各子区域之间的阻抗矩阵；W为各子区域出行方式矩阵，其余各量意义同前。

为了检验容积率优化模型的实际效果和实用性，研究通过选取成都市新川创新科技园中的部分区域作为实例进行分析，以规划容积率作为初始值，并利用TransCAD基于GISDK的二次开发设计，通过优化模型对容积率进行优化，对比优化前后的容积率数值以此判断二次开发的实用性。

实施例2

本实施例，以具体地一块实验区为例进行本发明的验证。四川成都新川创新科技园区规划面积约10.34平方千米，规划居住人口12万人，于2012年5月8日开始建设，按照计划将于2020年逐步建设完成，预计投资200亿元人民币。该区域大多地块仍在待建状态，部分待建地块仍在修规阶段，是集现代制造、现代服务业、现代生活于一体的综合园区。根据规划，共分为天府门户区、炫力特区、组团1、组团2四个部分。本实例选取组团2的北部片区作为研究范围，该区域面积约56.4万平方米，东西长约840米，南北长约680米，区域内地块主要以居住、产业、商业、商住混合等为业态，是一个生产生活功能较完备的片区。

路网中每条道路的设计车速和通行能力可依据区域规划中的道路宽度和道路等级而获得。应用道路时空资源计量模块和时空资源消耗模块可计算出区域的路网时空资源为31.24km·h、初始状态道路的交通时空资源消耗为3.338km·h，各道路的具体的时空资源消耗如表1所示。

表1各道路时空资源

在得到初始数据之后，应用土地容积率优化模块的功能可计算得出优化后的时空资源消耗和各小区的容积率情况如表2所示。

表2优化前后区域属性比较表

表3优化前后分析对比表

通过路网时空资源计量模块、资源消耗计算模块和容积率优化模块，可计算出研究区域内新交通时空资源总消耗量为3.175km·h。与优化前相比，时空资源消耗降低4.88％，区域总容积率提升5.99％。

根据实例可以看出，优化后的土地容积率降低了路网总的交通时空消耗量，并使得各类用地的开发总量有所提升。结果表明优化后路网，交通流量分配更加合理，区域内的土地利用更加有效。

对于城市用地结构不合理，部分土地资源未能与交通系统协调发展的问题进行了研究，提出了优化土地容积率的方法，从规划层面促进交通与土地协调优化。

根据时空资源消耗的理论，基于TransCAD的GISDK平台进行了软件的二次开发，设计了具有道路时空资源量化、时空资源消耗计算以及土地容积率优化的功能模块，对模块增加了方便数据展示的功能，并通过启发式算法编程实现了三个模块功能。

对四川成都新川创新科技园区的交通规划方案进行了实例应用，针对所提出的容积率优化方法，利用研究开发的功能模块进行了规划区域的道路时空资源、时空资源消耗和土地容积率计算，并对于计算结果进行了的评估，对比优化之前的结果，验证了二次开发有效性。

对本发明应当理解的是，以上所述的实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细的说明，以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限定本发明，凡是在本发明的精神原则之内，所作出的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内，本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，其特征在于，包括：路网时空资源计量模块、时空资源消耗计算模块、土地容积率优化模块，

所述路网时空资源计量模块，用于计量道路网络能够提供的服务资源的量，对土体规划的基础数据进行直接计算操作，道路时空资源的定量化评估；

所述时空资源消耗计算模块，用于根据导入的规划初始数据，根据区域路网上车辆的行驶速度计算出时空资源的消耗，根据已经消耗的时空资源，计算路网的资源利用率和路网的剩余服务能力；根据计算结果判断道路的交通状况；作为土地容积率优化模块判定优化方法是否有效的判据；

所述土地容积率优化模块，用于根据每个小区最后优化结果，判断优化方法对于规划区域的实用性。

2.根据权利要求1所述的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，其特征在于，道路交通时空总资源量为有效车道长度与路网有效服务时间的乘积，整个区域内单位时间道路网络能够提供的时空资源总量表示为：

$S=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\∫}_{t_0}^{t_1}(l_i-r_i)\·n_{i}dt$

式中：S为研究片区内路网的时空资源(km·h)；l_i为区域内第i路段的长度(km)；n_i为区域内第i路段的车道数；r_i为第i路两端的交叉口宽度折减。

3.根据权利要求1所述的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，其特征在于，所述时空资源消耗计算模块，路段时空资源消耗量计算方法如下：

单位车辆所消耗的时空资源表示为车辆行驶时间与其占用的距离的乘积：

式中：u_车为单位车辆在区域内的实际行走所消耗的资源，单位为(km·h)；h_i为第i条路段的饱和车头间距单位为km；t为车辆在路网中的行驶时间，单位为h；K_i为路段i的车流密度，单位为pcu·h^-1；

车流密度与车速的函数关系可表示为：

$V\left(K\right)=\frac{V_0}{1+\mathrm{\α}{(K/K_m)}^{2\mathrm{\β}}}$

式中：V为路段的行车速度，V₀为初始速度，单位均为km·h^-1；K为路段的车流密度，K_m为饱和车流密度，单位均为pcu·h^-1；α，β为BPR函数中的参数，α通常取0.15，β通常取4.0；

式中的饱和车流密度K_m，根据流量、密度和速度之间的关系，将其表示为路段通行能力和饱和车速的函数，即：

$K_m=\frac{C_m}{V_m}$

得到路网上行驶的每个车辆所消耗的时空资源为：

路段i的时空资源消耗量U_i为：

式中：Q_i为路段i的预测流量，单位为pcu；C_i为路段i的通行能力，单位为pcu·h^-1；为路段i的饱和车流速度，单位均为km·h^-1。

4.根据权利要求1所述的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，其特征在于，土地容积率优化模块，土地容积率优化方法具体包括：在优化土地容积率的同时，使路网时空资源消耗尽可能较小，具体描述如下：

$\min Z\left(R_i\right)=\underset{i}{\Σ}{U}_i=\underset{i}{\Σ}\frac{l_i{V}_i^m}{2C_i^m{V}_i\sqrt[2\mathrm{\β}]{\frac{2V_i^m-V_i}{{\mathrm{\αV}}_i}}}{Q}_i$

$S.t\left\{\begin{array}{c}{R}_i^{\min }\≤R_i\≤R_i^{\max },A_n^{\min }\≤A_n\≤A_n^{\max }\\ U_i\≤S_i,Q_i=f(G,I,W)\end{array}\right.$

其中，R_i表示地块i的容积率；A_n表示区域内使用性质为n的土地建筑总面积的规划量；G为各子区域间的交通生成量PA矩阵；I为各子区域之间的阻抗矩阵；W为各子区域出行方式矩阵。

5.根据权利要求1所述的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，其特征在于，所述系统的算法流程如下：

S1：设定初始运算参数：随机给定一组符合规划要求的各个地块的容积率FRA₀，据此根据交通规划四阶段方法通过TransCAD求得各个路段的流量Q_i，再带回模型求解目标函数Z。设定每个求解循环次数M、初始值T₀、最低值ε，下降率ω，随机扰动步长θ；

S2：更新状态：设定循环的次数k＝1，在[0，1]内的产生一组随机向量R，令新的容积率求解出路段流量并计算新目标函数值Z′；

S3：判断是否接受更新状态：计算新目标函数值Z与当前最优目标函数值Z′的差值ΔZ＝Z′-Z。如果ΔZ＜0，则选择接受更优解Z′，且令反之，若ΔZ＞0，则以概率接受较差解；

S4：控制循环：每个温度状态循环次数为M，当k＝M时，执行下一步进行度量指标下降处理，否则令k＝k+1并返回S2；

S5：如果T＜ε，则求解过程结束，终止，获得最后状态的土地容积率FRA，目标函数值Z；否则，若是T＞ε，那么使新指标T＝ωT，并返回S2。

6.根据权利要求5所述的基于GISDK平台对TransCAD进行二次开发系统，其特征在于，

所述的初始步长h视所求解问题而具体确定，步长的更新按照等此下降即θ＝λθ

式中：步长下降速率(θ_min为最小步长，θ_max为最大步长)，而次数n则通过下式计算获得：

$n=\frac{\ln \mathrm{\ϵ}-{\mathrm{lnT}}_0}{ln\mathrm{\ω}}.$