CN113378366B - 一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法。本发明中，进行结果分析：各点导向标识完全满足上述导向标识牌导向信息数量不超过六个的约束条件,且经过检验，所设置的导向信息完全满足连续性约束；根据模型求解所得的布设方案显示，共需建设十九个导向标识，导向信息数量总量为二十五，若导向信息不分级，导向信息数量总量则为三十九，导向信息分级情况下导向信息数量较导向信息不分级时降幅达36％。相比既有常见导向信息不分级布设模型，导向信息分级布设在满足导向标识“连续性”需求的基础上，可有效减少导向信息数量，该创新点具有显著的实际意义；进一步减少了导向信息数量，提升了旅客换乘效率及体验。

Description

一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法
技术领域
本发明属于枢纽设施建设技术领域，具体为一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法。
背景技术
近些年“城市群”概念在中国迅速普及、发展，综合客运枢纽(以下简称“枢纽”)作为连接城市对内、外交通的节点，是城市群相互联系和作用的基础设施，承担了区域内大规模客流的集散作用，对推进城市群发展意义重大，国家层面相继出台政策促进枢纽发展，城市层面纷纷进行城市枢纽规划建设，我国枢纽建设蓬勃发展，居民出行便利性大大提高，全国客运总量快速增长，截止到2019年底，全国客运总量已达176亿人次。与此同时，枢纽客流疏散难度显著增加，枢纽运营水平面临着更高要求。然而现阶段，我国枢纽建设更多关注宏观层面，诸如枢纽选址、建筑结构等，缺乏枢纽内部设施精细化设计研究，导致枢纽日常运营中存在诸多问题，如枢纽空间布局不合理、瓶颈处易发生拥挤与踩踏事件、枢纽内行人组织及引导方式不完善、行人易迷失等。如何有效组织行人换乘，提高枢纽疏散效率，成为当前枢纽日常运营面临的主要问题。
导向标识作为连接枢纽内各个服务设施的重要载体，是引导枢纽行人快速换乘的重要媒介。枢纽导向标识系统利用各种元素和手法，传达方向、位置、安全等信息，是帮助行人了解服务设施间可达路径的媒介系统，也是结合环境和行人间关系而建立的信息系统，可以快速为行人提供陌生环境下的位置信息，减少行人因信息缺失而在枢纽内的过多滞留，有效提高枢纽疏散效率。然而当前枢纽导向标识系统研究主要集中在枢纽导向标识设计、行人与枢纽导向标识交互关系、枢纽导向标识系统评价三个方面，关于枢纽导向标识位置与导向信息设计的研究较少，在工程实践中也主要参考规范及案例经验。导向标示位置及导向信息作为导向标识系统产生各类问题的主要原因，该方面研究的缺乏导致了枢纽导向标识系统存在诸多问题，如导向信息被遮挡、同一导向标识牌上导向信息冗余等问题，我国亟需加强对导向信息布设的定量研究。
发明内容
本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法。
本发明采用的技术方案如下：一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法，包括导向标识静态导向信息布设方法和导向标识动态导向信息布设方法，所述导向标识静态导向信息布设方法和导向标识动态导向信息布设方法都要先按照导向信息内容进行分级，即二级节点导向信息指示分区信息，一级节点导向信息指示具体信息，二者表现形式并没有区别，因此不同层级的导向标识具有相同的可视范围与指示范围。
在一优选的实施方式中，所述导向标识静态导向信息布设方法包括以下步骤：
S1:进行模型的构建；
∑∑ya≥1 (3)
γ(y0+y1)+(1-γ)(y0+y2)＝∑ya (6)
∑∑∑(ga·ya)＝1 (7)
之后结束模型构建；
S2:初始化i1；
S3:随机选取两个备选个体X1,X2；
S4:从种群中随机选取比较集；
S5:利用上述解的支配关系定义，分别用备选个体X1,X2和比较集进行比较；
S6:如果一个备选个体被比较集支配而另外一个没有被支配，则选取后者进行复制并转入步骤6，否则转入步骤2；
S7:如果iN，停止选择过程，否则令i1并回到步骤S2；
S8:进行结果分析：各点导向标识完全满足上述导向标识牌导向信息数量不超过6个的约束条件,且经过检验，所设置的导向信息完全满足连续性约束；根据模型求解所得的布设方案显示，共需建设19个导向标识，导向信息数量总量为25，若导向信息不分级，导向信息数量总量则为39，导向信息分级情况下导向信息数量较导向信息不分级时降幅达36％。
在一优选的实施方式中，所述导向标识动态导向信息布设方法包括以下步骤：
S1:进行模型的构建：
∑yat＝1 (11)
∑∑∑a·yat≥1 (13)
γ(y0t+y1t)+(1-γ)(y0t+y2t)＝∑yat (15)
∑∑∑ga·yat)＝1 (17)
S2:进行算例求解：由于在任一时段下，导向标识点及导向信息的搜索方式相同，且本章模型与第三章所提模型同属非线性、多目标整数优化，因此针对动态导向信息布设模型仍使用第3章设计的基于Pareto的多目标遗传算法进行求解；
S3:进行结果的分析；算例为7×7网格网络，共49个节点，其中共9个设施点,在两个时间窗下运行；Inter Core i7-4700MQ CPU@2.40GHz，内存8G，操作系统Windows7环境下，使用遗传算法，经过20s运行时间，9次迭代之后；最终求得不同时间窗下导向标识点分布。
在一优选的实施方式中，进行信息内容分级之后，假设旅客依照导向标识的指示，选择设施间的可行路径到达目的地，且中途不会因前进速度、路径密度等各种原因放弃已选路径；假设导向标识最大导向信息数量均为有限的，具体取值根据相关规范具体设定；假设所有旅客均使用导向标识。
在一优选的实施方式中，所述步骤S1中的模型构建中，公式(1)表示导向标识布设数量最少；公式(2)表示节点的最大客流量最小；公式(3)约束了每个导向标识备选点i只能布设一个等级的指向服务设施点j的导向信息，若存在两级导向信息，则a＝{0,1,2}，其中a＝0表示不在节点i设置指向服务设施点j的导向信息，否则表示在节点i设置指向服务设施点j的a级导向信息；公式(4)表示任意服务设施点j至少应该被指向一次；公式(5)约束了每块导向标识上的最大导向信息数量，即每块导向标识的导向信息数量应不超过最大导向信息数量,论文参考规范，取该参数值为6；公式(6)约束了导向标识位置与导向信息之间的关系。
在一优选的实施方式中，所述步骤S1中的模型构建中，表明任一导向标识备选点i存在指向服务设施点j的导向信息的前提是导向标识备选点i设置导向标识；公式7约束了每个导向标识备选点i导向信息的层级，当i，j属于同一类分区时，导向标识备选点i可以布设指向j的一级导向信息或不布设指向j的导向信息，当i，j不属于同一类分区时，导向标识备选点i可以布设指向j的二级导向信息或不布设指向j的导向信息。
在一优选的实施方式中，所述步骤S1中，
T——表示时间窗的集合，这里为离散时间窗，T＝{t1,t2,...,tn}；
(1)参数
——由服务设施点j1前往服务设施点j2的客流量；
(2)变量
xt——0-1变量，表示t时刻在导向标示备选点i设置层级l的导向标识，其值为1，否则为0；
yat——0-1变量，表示t时段导向标识备选点i存在指向服务设施节点j的a级导向信息，其值为1，否则为0。
在一优选的实施方式中，所述步骤S1中，公式(9)表示导向标识布设数量最少；公式(10)表示任意时间窗下节点最大客流量最小；公式(11)表示为减少导向信息变化给行人寻路带来的干扰，应以最少的导向信息变化量满足基于客流量动态引导需求，即系统稳定性最优；公式(12)约束了任意时段t每个导向标识备选点i只能布设一个等级的指向服务设施点j的导向信息；公式(13)表示任意时段t任意服务设施点j至少应该被指向一次。
所述其中公式(18)表示当服务设施点j1为起点，服务设施点j2为终点时，服务设施点j1在任意时段t都必须处于某个导向标识的可视范围之内，即在服务设施点j1可以看到导向标；步骤S1中，公式(14)约束了任意时段t每块导向标识上的最大导向信息数量，即任意时段t每块导向标识的导向信息数量应不超过最大导向信息数量；公式(15)约束了任意时段t导向标识位置与导向信息之间的关系；公式(16)约束了任意时段t每个导向标识备选点i导向信息的层级；公式(17)表示导向标识的位置不会随时间发生改变；
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明中，改进“服务范围”定义。本方法在参考传统导向标识布设理论关于导向标识“服务范围”的基础上，深入分析导向标识的作用机理和旅客寻路行为特征，重新界定了导向标识“服务范围”概念：即导向标识“服务范围”涉及“可视范围”和“指示范围”。服务范围概念的变化进一步改变了导向标识“连续性”定义，即：任一导向标识的指示范围应该与相邻导向标识的可视范围相互覆盖。从后续求解结果可知，该创新不仅使得导向标识导向信息布设模型更加符合实际情况，也进一步减少了导向信息数量，提升了旅客换乘效率及体验。
2、本发明中，明确导向信息分区分级布设原则。根据枢纽内服务设施在空间分布上呈明显分区分布特征的特点，参考当前枢纽导向标识系统导向信息分级方法，提出了导向信息分区分级布设的具体准则：“跨区布设二级导向信息、同区布设一级导向信息”。相比既有常见导向信息不分级布设模型，导向信息分级布设在满足导向标识“连续性”需求的基础上，可有效减少导向信息数量，该创新点具有显著的实际意义。
3、本发明中，设施OD动态变化下的动态导向信息布设。枢纽内服务设施间客流量随列车到发呈动态变化，为引导不同时间窗下客流在通道空间上的分布，缓解通道拥挤现象，本方法结合旅客寻路行为特征，提出了考虑导向标识数量、节点最大客流量及系统稳定性优化的动态导向信息布设模型，解决了导向标识点位布设及不同时间窗下的导向信息布设。据笔者所知，目前关于动态导向信息定量布设的研究尚少，本方法提出的动态导向信息布设模型具有创新性。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法，包括导向标识静态导向信息布设方法和导向标识动态导向信息布设方法，所述导向标识静态导向信息布设方法和导向标识动态导向信息布设方法都要先按照导向信息内容进行分级，即二级节点导向信息指示分区信息，一级节点导向信息指示具体信息，二者表现形式并没有区别，进行信息内容分级之后，假设旅客依照导向标识的指示，选择设施间的可行路径到达目的地，且中途不会因前进速度、路径密度等各种原因放弃已选路径；假设导向标识最大导向信息数量均为有限的，具体取值根据相关规范具体设定；假设所有旅客均使用导向标识；因此不同层级的导向标识具有相同的可视范围与指示范围。
所述导向标识静态导向信息布设方法包括以下步骤：
S1:进行模型的构建；
∑∑ya≥1 (3)
γ(y0+y1)+(1-γ)(y0+y2)＝∑ya (6)
∑∑∑(ga·ya)＝1 (7)
之后结束模型构建；所述步骤S1中的模型构建中，公式(1)表示导向标识布设数量最少；公式(2)表示节点的最大客流量最小；公式(3)约束了每个导向标识备选点i只能布设一个等级的指向服务设施点j的导向信息，若存在两级导向信息，则a＝{0,1,2}，其中a＝0表示不在节点i设置指向服务设施点j的导向信息，否则表示在节点i设置指向服务设施点j的a级导向信息；公式(4)表示任意服务设施点j至少应该被指向一次；公式(5)约束了每块导向标识上的最大导向信息数量，即每块导向标识的导向信息数量应不超过最大导向信息数量,论文参考规范，取该参数值为6；公式(6)约束了导向标识位置与导向信息之间的关系；步骤S1中的模型构建中，表明任一导向标识备选点i存在指向服务设施点j的导向信息的前提是导向标识备选点i设置导向标识；公式(7)约束了每个导向标识备选点i导向信息的层级，当i，j属于同一类分区时，导向标识备选点i可以布设指向j的一级导向信息或不布设指向j的导向信息，当i，j不属于同一类分区时，导向标识备选点i可以布设指向j的二级导向信息或不布设指向j的导向信息；
S2:初始化i1；
S3:随机选取两个备选个体X1,X2；
S4:从种群中随机选取比较集；
S5:利用上述解的支配关系定义，分别用备选个体X1,X2和比较集进行比较；
S6:如果一个备选个体被比较集支配而另外一个没有被支配，则选取后者进行复制并转入步骤S6，否则转入步骤S2；
S7:如果iN，停止选择过程，否则令i1并回到步骤S2；
S8:进行结果分析：各点导向标识完全满足上述导向标识牌导向信息数量不超过6个的约束条件,且经过检验，所设置的导向信息完全满足连续性约束；根据模型求解所得的布设方案显示，共需建设19个导向标识，导向信息数量总量为25，若导向信息不分级，导向信息数量总量则为39，导向信息分级情况下导向信息数量较导向信息不分级时降幅达36％。
所述导向标识动态导向信息布设方法包括以下步骤：
S1:进行模型的构建：
∑yat＝1 (11)
∑∑∑a·yat≥1 (13)
γ(y0t+y1t)+(1-γ)(y0t+y2t)＝∑yat (15)
∑∑∑(ga·yat)＝1 (17)
步骤S1中，
T——表示时间窗的集合，这里为离散时间窗，T＝{t1,t2,...,tn}；
(1)参数
——由服务设施点j1前往服务设施点j2的客流量；
(2)变量
xt——0-1变量，表示t时刻在导向标示备选点i设置层级l的导向标识，其值为1，否则为0；
yat——0-1变量，表示t时段导向标识备选点i存在指向服务设施节点j的a级导向信息，其值为1，否则为0。
——0-1变量，表示t时段导向标识备选点i存在指向服务设施节点j的a级导向信息，其值为1，否则为0；步骤S1中，公式(9)表示导向标识布设数量最少；公式(10)表示任意时间窗下节点最大客流量最小；公式(11)表示为减少导向信息变化给行人寻路带来的干扰，应以最少的导向信息变化量满足基于客流量动态引导需求，即系统稳定性最优；公式(12)约束了任意时段t每个导向标识备选点i只能布设一个等级的指向服务设施点j的导向信息；公式(13)表示任意时段t任意服务设施点j至少应该被指向一次；所述其中公式(18)表示当服务设施点j1为起点，服务设施点j2为终点时，服务设施点j1在任意时段t都必须处于某个导向标识的可视范围之内，即在服务设施点j1可以看到导向标；步骤S1中，公式(14)约束了任意时段t每块导向标识上的最大导向信息数量，即任意时段t每块导向标识的导向信息数量应不超过最大导向信息数量；公式(15)约束了任意时段t导向标识位置与导向信息之间的关系；公式(16)约束了任意时段t每个导向标识备选点i导向信息的层级；公式(17)表示导向标识的位置不会随时间发生改变；
S2:进行算例求解：由于在任一时段下，导向标识点及导向信息的搜索方式相同，且本章模型与第三章所提模型同属非线性、多目标整数优化，因此针对动态导向信息布设模型仍使用第3章设计的基于Pareto的多目标遗传算法进行求解；
S3:进行结果的分析；算例为7×7网格网络，共49个节点，其中共9个设施点,在两个时间窗下运行；Inter Core i7-4700MQ CPU@2.40GHz，内存8G，操作系统Windows7环境下，使用遗传算法，经过20s运行时间，9次迭代之后；最终求得不同时间窗下导向标识点分布；改进“服务范围”定义。本方法在参考传统导向标识布设理论关于导向标识“服务范围”的基础上，深入分析导向标识的作用机理和旅客寻路行为特征，重新界定了导向标识“服务范围”概念：即导向标识“服务范围”涉及“可视范围”和“指示范围”。服务范围概念的变化进一步改变了导向标识“连续性”定义，即：任一导向标识的指示范围应该与相邻导向标识的可视范围相互覆盖。从后续求解结果可知，该创新不仅使得导向标识导向信息布设模型更加符合实际情况，也进一步减少了导向信息数量，提升了旅客换乘效率及体验；明确导向信息分区分级布设原则。根据枢纽内服务设施在空间分布上呈明显分区分布特征的特点，参考当前枢纽导向标识系统导向信息分级方法，提出了导向信息分区分级布设的具体准则：“跨区布设二级导向信息、同区布设一级导向信息”。相比既有常见导向信息不分级布设模型，导向信息分级布设在满足导向标识“连续性”需求的基础上，可有效减少导向信息数量，该创新点具有显著的实际意义；设施OD动态变化下的动态导向信息布设。枢纽内服务设施间客流量随列车到发呈动态变化，为引导不同时间窗下客流在通道空间上的分布，缓解通道拥挤现象，本方法结合旅客寻路行为特征，提出了考虑导向标识数量、节点最大客流量及系统稳定性优化的动态导向信息布设模型，解决了导向标识点位布设及不同时间窗下的导向信息布设。据笔者所知，目前关于动态导向信息定量布设的研究尚少，本方法提出的动态导向信息布设模型具有一定创新性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (1)

1.一种综合客运枢纽导向标识导向信息布设方法，包括导向标识静态导向信息布设方法和导向标识动态导向信息布设方法，其特征在于：所述导向标识静态导向信息布设方法和导向标识动态导向信息布设方法都要先按照导向信息内容进行分级，二级节点导向信息指示分区信息，一级节点导向信息指示具体信息，二者表现形式并没有区别，因此不同层级的导向标识具有相同的可视范围与指示范围；
所述导向标识静态导向信息布设方法包括以下步骤：
S1:通过如下公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)、公式(6)、公式(7)和公式(8)进行模型的构建；
∑∑ya≥1 (3)
γ(y0+y1)+(1-γ)(y0+y2)＝∑ya (6)
∑∑∑(ga·ya)＝1 (7)
之后结束模型构建；
S2:初始化i＝1；
S3:随机选取两个备选个体X1,X2；
S4:从种群中随机选取比较集；
S5:利用上述解的支配关系定义，分别用备选个体X1,X2和比较集进行比较；
S6:如果一个备选个体被比较集支配而另外一个没有被支配，则选取后者进行复制并转入步骤6，否则转入步骤2；
S7:如果i＝N，停止选择过程，否则令i并回到步骤S2；
S8:进行结果分析：各点导向标识完全满足导向标识牌导向信息数量不超过6个的约束条件,且经过检验，所设置的导向信息完全满足连续性约束；根据模型求解所得的布设方案显示，共需建设19个导向标识，导向信息数量总量为25，若导向信息不分级，导向信息数量总量则为39，导向信息分级情况下导向信息数量较导向信息不分级时降幅达36％；
所述导向标识动态导向信息布设方法包括以下步骤：
S2-1:通过如下公式(9)、公式(10)、公式(11)、公式(12)、公式(13)、公式(14)、公式(15)、公式(16)、公式(17)和公式(18)进行模型的构建：
∑∑a·yat≥1 (13)
γ(y0t+y1t)+(1-γ)(y0t+y2t)＝∑yat (15)
∑∑∑(ga·yat)＝1 (17)
S2-2:进行算例求解：由于在任一时段下，导向标识点及导向信息的搜索方式相同，静态导向信息布设方法的模型与动态导向信息布设方法的模型同属非线性、多目标整数优化，因此针对动态导向信息布设模型仍使用基于Pareto的多目标遗传算法进行求解；
S2-3:进行结果的分析；算例为7×7网格网络，共49个节点，其中共9个设施点,在两个时间窗下运行；Inter Core i7-4700MQ CPU@2.40GHz，内存8G，操作系统Windows7环境下，使用遗传算法，经过20s运行时间，9次迭代之后；最终求得不同时间窗下导向标识点分布；
进行信息内容分级之后，假设旅客依照导向标识的指示，选择设施间的可行路径到达目的地，且中途不会因前进速度、路径密度放弃已选路径；导向标识最大导向信息数量均为有限的；所有旅客均使用导向标识；
所述步骤S1中的模型构建中，公式(1)表示导向标识布设数量最少；公式(2)表示节点的最大客流量最小；公式(3)约束了每个导向标识备选点i只能布设一个等级的指向服务设施点j的导向信息，若存在两级导向信息，则a＝{0,1,2}，其中a＝0表示不在节点i设置指向服务设施点j的导向信息，否则表示在节点i设置指向服务设施点j的a级导向信息；公式(4)表示任意服务设施点j至少被指向一次；公式(5)约束了每块导向标识上的最大导向信息数量，每块导向标识的导向信息数量不超过最大导向信息数量,所述最大导向信息数量为6；公式(6)约束了导向标识位置与导向信息之间的关系；
所述步骤S1中的模型构建中，表明任一导向标识备选点i存在指向服务设施点j的导向信息的前提是导向标识备选点i设置导向标识；公式(7)约束了每个导向标识备选点i导向信息的层级，当i，j属于同一类分区时，导向标识备选点i布设指向j的一级导向信息或不布设指向j的导向信息，当i，j不属于同一类分区时，导向标识备选点i布设指向j的二级导向信息或不布设指向j的导向信息；
所述步骤S2-1中，
T——表示时间窗的集合，这里为离散时间窗，T＝{t1,t2,...,tn}；
xt为0-1变量，表示t时段在导向标识备选点i设置层级l的导向标识，其值为1，否则为0；
yat为0-1变量，表示t时段导向标识备选点i存在指向服务设施节点j的a级导向信息，其值为1，否则为0；
所述步骤S2-1中，公式(9)表示导向标识布设数量最少；公式(10)表示任意时间窗下节点最大客流量最小；公式(11)表示为减少导向信息变化给行人寻路带来的干扰，以最少的导向信息变化量满足基于客流量动态引导需求，系统稳定性最优；约束条件公式(12)约束了任意时段t每个导向标识备选点i只能布设一个等级的指向服务设施点j的导向信息；约束条件公式(13)表示任意时段t任意服务设施点j至少被指向一次；
所述其中公式(18)表示当服务设施点j1为起点，服务设施点j2为终点时，服务设施点j1在任意时段t都必须处于某个导向标识的可视范围之内，在服务设施点j1可以看到导向标识；
所述步骤S2-1中，公式(14)约束了任意时段t每块导向标识上的最大导向信息数量，任意时段t每块导向标识的导向信息数量应不超过最大导向信息数量；公式(15)约束了任意时段t导向标识位置与导向信息之间的关系；公式(16)约束了任意时段t每个导向标识备选点i导向信息的层级；公式(17)表示导向标识的位置不会随时间发生改变。
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