CN112836999B - 多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法 - Google Patents

多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，首先确定多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合，然后建立以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型，假设每个乘客选取时间和金钱消耗最小的换乘方案进行换乘，并建立以旅客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型，最后采用蚁群算法对所建立的双层规划模型进行求解。本发明能有效平衡枢纽建设、运营成本和旅客出行换乘成本，采用蚁群算法对模型求解得到城市多层级轨道交通换乘枢纽布局的最优解，可以科学、合理的求解出多层级轨道交通枢纽的选址方案，为城市多层级轨道交通规划提供参考和支撑。

Description

多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法
技术领域
本发明涉及轨道交通枢纽建设运营技术领域，具体涉及一种多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法。
背景技术
换乘枢纽是各层级轨道交通间的纽带，枢纽的合理布局既能够降低投资方工程成本，又能够减少旅客出行换乘的成本。而这两个目的往往是相互矛盾的，对于投资者来说，减小换乘枢纽数量和换乘枢纽规模能够降低工程成本；但是对于旅客来说会增加出行换乘成本降低出行舒适度。如何统筹两者之间的关系，是多层级轨道交通一体化枢纽布局模型的关键。
目前对于多层级轨道交通换乘枢纽站场的选址和布局通常采用单纯的数学物理方法，模型难以求出各种影响因素动态条件下的最优解。
发明内容
本发明的目的是提供一种多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，科学、合理地解决都市圈多层级轨道交通换乘枢纽选址问题。
本发明所采用的技术方案为：
多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
(A)确定多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合；
(B)建立以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型；
(C)假设每个乘客选取时间和金钱消耗最小的换乘方案进行换乘，并建立以旅客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型；
(D)采用蚁群算法对步骤(B)和步骤(C)所建立的双层规划模型进行求解。
步骤(A)中，所述的多层级轨道交通换乘备选枢纽站点为地铁层级重要节点。
步骤(A)中，所述的多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合N，包含新建枢纽集合N1和改建枢纽集合N2；
其中，N1＝{nj,j＝1,2,...,n}，N2＝{nj,j＝n+1,n+2,...,n+m}，n为新建枢纽个数，m为改建枢纽个数；nj＝{nj1,nj2}，当nj1＝1时表示该备选站用于换乘市域铁路，nj1＝0时表示该备选站不能用于换乘市域铁路，当nj2＝1时表示该备选站用于换乘城际铁路，当nj2＝0时表示该备选站不能用于换乘城际铁路。
步骤(B)中，所述的以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型，用下式表述：
S.T.
Zj＝Mj+BjNj，当(j≤n)
Zj＝pjAjRj+(1-pj)[Mj+Bj(Nj-Rj)]，当(n＜j≤n+m)
aj＝(NjDS NjSD NjDC NjCD NjSC NjCS)
Nj＝nj1(NjDS+NjSD)+nj2(NjDC+NjCD)+nj1nj2(NjSC+NjCS)
式中，
Zj—当j≤n时为新建枢纽费用，当n＜j≤m+n时为改建既有站时投资费用，元；
Hj—换乘枢纽运营费用，元；
Mj—客站j的基础投资费用，元；
Aj—客站j的设备更新费用，元/人；
Rj—既有客站j的设计旅客发送量，人；
Bj—客站j的新建设备费用，元/人；
—客站j的单位运营成本，元/人；
NjDS—客站j由城市轨道交通换乘市域铁路的乘客数量，人；
NjSD—客站j由市域铁路换乘城市轨道交通的乘客数量，人；
NjDC—客站j由城市轨道交通换乘城际铁路的乘客数量，人；
NjCD—客运站j由城际铁路换乘城市轨道交通的乘客数量，人；
NjSC—客运站j由市域铁路换乘城际铁路的乘客数量，人；
NjCS—客运站j由城际铁路换乘市域铁路的乘客数量，人；
—多层级轨道交通系统间换乘总供给量，人；
D—多层级轨道交通系统间换乘总需求量，人。
步骤(C)中，所述的以旅客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型，采用下式表述：
S.T.
式中，
Tij—乘客由i小区至j小区的综合出行时间，min；
G—都市圈单位时间人均GDP，元/人min；
Cij—乘客由i小区至j小区的综合出行费用，元/人；
Fij—由i小区至j小区轨道交通出行乘客总量，人；
—多层级轨道交通各站发送旅客总量，人；
O—多层级轨道交通旅客出行总量，人。
步骤(B)所述上层规划模型中多层级轨道交通系统间换乘总供给量略大于或等于步骤(C)所述下层规划模型中多层级轨道交通旅客出行总量。
步骤(D)中，所述的蚁群算法求解，包括以下步骤：
步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素挥发因子、信息素常数、最大迭代次数，以及将数据读入程序；
步骤2：随机将蚂蚁放于不同出发点，对每个蚂蚁计算其下个访问枢纽站点，直到有蚂蚁访问完所有枢纽站点；
步骤3：计算各蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数最优解，同时对路径上的信息素浓度进行更新；
步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，返回步骤2；是，结束程序；
步骤5：输出结果。
本发明具有以下优点：
本发明能有效平衡枢纽建设、运营成本和旅客出行换乘成本，采用蚁群算法对模型求解得到城市多层级轨道交通换乘枢纽布局的最优解，可以科学、合理的求解出多层级轨道交通枢纽的选址方案，为城市多层级轨道交通规划提供参考和支撑。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。
本发明涉及的多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，基于供需平衡理论和双层规划实施，具体包括以下步骤：
(A)确定多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合；
(B)建立以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型；
(C)假设每个乘客选取时间和金钱消耗最小的换乘方案进行换乘，并建立以旅客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型；
(D)采用蚁群算法对步骤(B)和步骤(C)所建立的双层规划模型进行求解。
步骤(A)中，所述的多层级轨道交通换乘备选枢纽站点为地铁层级重要节点。所述的多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合N，包含新建枢纽集合N1和改建枢纽集合N2；
其中，N1＝{nj,j＝1,2,...,n}，N2＝{nj,j＝n+1,n+2,...,n+m}，n为新建枢纽个数，m为改建枢纽个数；nj＝{nj1,nj2}，当nj1＝1时表示该备选站用于换乘市域铁路，nj1＝0时表示该备选站不能用于换乘市域铁路，当nj2＝1时表示该备选站用于换乘城际铁路，当nj2＝0时表示该备选站不能用于换乘城际铁路。
步骤(B)中，所述的以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型，用下式表述：
S.T.
Zj＝Mj+BjNj，当(j≤n)
Zj＝pjAjRj+(1-pj)[Mj+Bj(Nj-Rj)]，当(n＜j≤n+m)
aj＝(NjDS NjSD NjDC NjCD NjSC NjCS)
Nj＝nj1(NjDS+NjSD)+nj2(NjDC+NjCD)+nj1nj2(NjSC+NjCS)
式中，
Zj—当j≤n时为新建枢纽费用，当n＜j≤m+n时为改建既有站时投资费用，元；
Hj—换乘枢纽运营费用，元；
Mj—客站j的基础投资费用，元；
Aj—客站j的设备更新费用，元/人；
Rj—既有客站j的设计旅客发送量，人；
Bj—客站j的新建设备费用，元/人；
—客站j的单位运营成本，元/人；
NjDS—客站j由城市轨道交通换乘市域铁路的乘客数量，人；
NjSD—客站j由市域铁路换乘城市轨道交通的乘客数量，人；
NjDC—客站j由城市轨道交通换乘城际铁路的乘客数量，人；
NjCD—客运站j由城际铁路换乘城市轨道交通的乘客数量，人；
NjSC—客运站j由市域铁路换乘城际铁路的乘客数量，人；
NjCS—客运站j由城际铁路换乘市域铁路的乘客数量，人；
—多层级轨道交通系统间换乘总供给量，人；
D—多层级轨道交通系统间换乘总需求量，人。
步骤(C)中，所述的以旅客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型，采用下式表述：
S.T.
式中，
Tij—乘客由i小区至j小区的综合出行时间，min；
G—都市圈单位时间人均GDP，元/人min；
Cij—乘客由i小区至j小区的综合出行费用，元/人；
Fij—由i小区至j小区轨道交通出行乘客总量，人；
—多层级轨道交通各站发送旅客总量，人；
O—多层级轨道交通旅客出行总量，人。
步骤(B)所述上层规划模型中多层级轨道交通系统间换乘总供给量略大于或等于步骤(C)所述下层规划模型中多层级轨道交通旅客出行总量。
步骤(D)中，所述的蚁群算法求解，包括以下步骤：
步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素挥发因子、信息素常数、最大迭代次数，以及将数据读入程序；
步骤2：随机将蚂蚁放于不同出发点，对每个蚂蚁计算其下个访问枢纽站点，直到有蚂蚁访问完所有枢纽站点；
步骤3：计算各蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数最优解，同时对路径上的信息素浓度进行更新；
步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，返回步骤2；是，结束程序；
步骤5：输出结果。
下面结合西安市多层级轨道交通换乘枢纽规划过程对本发明进行详细说明；
(A)选取西安地铁规划的104个重要节点作为西安市多层级轨道交通换乘枢纽备选站点集合；备选枢纽站点的属性表如表1所示；
表1备选枢纽站点属性表
站点编号 站点名称 新建/改建 nj1换乘市域 nj2换乘城际
1 延平门站 新建 0 0
2 西安南站 新建 1 1
… … … … …
79 西安站 改建 0 1
80 阿房宫站 改建 1 1
… … … … …
104 纺织城站 改建 1 1
(B)建立以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型；
S.T.
Zj＝Mj+BjNj，当(j≤n)
Zj＝pjAjRj+(1-pj)[Mj+Bj(Nj-Rj)]，当(n＜j≤n+m)
aj＝(NjDS NjSD NjDC NjCD NjSC NjCS)
Nj＝nj1(NjDS+NjSD)+nj2(NjDC+NjCD)+nj1nj2(NjSC+NjCS)
式中，各参数取值如表2所示：
表2上层规划模型参数取值表
(C)假设每个乘客选取时间和金钱消耗最小的换乘方案进行换乘，建立以旅客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型；
S.T.
式中单位人均时间GDP可采用人均GDP和法定工作时间计算，2019年西安市单位人均时间GDP为0.26元/min；
(D)采用蚁群算法对步骤(B)和步骤(C)所建立的双层规划模型进行求解，得到西安市多层级轨道交通枢纽的选址为西安站、西安北站、西安南站、阿房宫站、纺织城站、咸阳站。
本发明的内容不限于实施例所列举，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。

Claims (4)

1.多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
(A)确定多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合；
(B)建立以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型；
(C)假设每个乘客选取时间和金钱消耗最小的换乘方案进行换乘，并建立以乘客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型；
(D)采用蚁群算法对步骤(B)和步骤(C)所建立的双层规划模型进行求解；
步骤(A)中，所述的多层级轨道交通换乘备选枢纽站点集合N，包含新建枢纽集合N1和改建枢纽集合N2；
其中，N1＝{nj,j＝1,2,...,n}，N2＝{nj,j＝n+1,n+2,...,n+m}，n为新建枢纽个数，m为改建枢纽个数；nj＝{nj1,nj2}，当nj1＝1时表示该备选枢纽站点用于换乘市域铁路，nj1＝0时表示该备选枢纽站点不能用于换乘市域铁路，当nj2＝1时表示该备选枢纽站点用于换乘城际铁路，当nj2＝0时表示该备选枢纽站点不能用于换乘城际铁路；
步骤(B)中，所述的以新建换乘枢纽和改建换乘枢纽的投资费用、经营费用总和最小为优化目标的上层规划模型，用下式表述：
S.T.
Zj＝Mj+BjNj，当(j≤n)
Zj＝pjAjRj+(1-pj)[Mj+Bj(Nj-Rj)]，当(n<j≤n+m)
aj＝(NjDS NjSD NjDC NjCD NjSC NjCS)
Nj＝nj1(NjDS+NjSD)+nj2(NjDC+NjCD)+nj1nj2(NjSC+NjCS)
式中，
Zj—当j≤n时为新建换乘枢纽费用，当n<j≤m+n时为改建换乘枢纽投资费用，元；
Hj—换乘枢纽运营费用，元；
Mj—客站j的基础投资费用，元；
Aj—客站j的设备更新费用，元/人；
Rj—既有客站j的设计乘客发送量，人；
Bj—客站j的新建设备费用，元/人；
—客站j的单位运营成本，元/人；
NjDS—客站j由城市轨道交通换乘市域铁路的乘客数量，人；
NjSD—客站j由市域铁路换乘城市轨道交通的乘客数量，人；
NjDC—客站j由城市轨道交通换乘城际铁路的乘客数量，人；
NjCD—客运站j由城际铁路换乘城市轨道交通的乘客数量，人；
NjSC—客运站j由市域铁路换乘城际铁路的乘客数量，人；
NjCS—客运站j由城际铁路换乘市域铁路的乘客数量，人；
—多层级轨道交通系统间换乘总供给量，人；
D—多层级轨道交通系统间换乘总需求量，人；
步骤(C)中，所述的以乘客出行成本消耗最少为目标函数的下层规划模型，采用下式表述：
S.T.
式中，
Tij—乘客由i小区至j小区的综合出行时间，min；
G—都市圈单位时间人均GDP，元/人min；
Cij—乘客由i小区至j小区的综合出行费用，元/人；
Fij—由i小区至j小区轨道交通出行乘客总量，人；
—多层级轨道交通各站发送乘客总量，人；
O—多层级轨道交通乘客出行总量，人。
2.根据权利要求1所述的多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，其特征在于：
步骤(A)中，所述的多层级轨道交通换乘备选枢纽站点为地铁层级重要节点。
3.根据权利要求2所述的多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，其特征在于：
步骤(B)所述上层规划模型中多层级轨道交通系统间换乘总供给量略大于或等于步骤(C)所述下层规划模型中多层级轨道交通乘客出行总量。
4.根据权利要求3所述的多层级轨道交通换乘枢纽布局规划方法，其特征在于：
步骤(D)中，所述的蚁群算法求解，包括以下步骤：
步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素挥发因子、信息素常数、最大迭代次数，以及将数据读入程序；
步骤2：随机将蚂蚁放于不同出发点，对每个蚂蚁计算其下个访问枢纽站点，直到有蚂蚁访问完所有枢纽站点；
步骤3：计算各蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数最优解，同时对路径上的信息素浓度进行更新；
步骤4：判断是否达到最大迭代次数，若否，返回步骤2；是，结束程序；
步骤5：输出结果。
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