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基于排隊(duì)論的機(jī)動(dòng)車道數(shù)量設(shè)計(jì)探索

2015-01-23 01:25:24
產(chǎn)業(yè)與科技論壇 2015年14期
關(guān)鍵詞:服務(wù)系統(tǒng)

□ 李 京 李 麗

一、引言

近年來隨著國家經(jīng)濟(jì)突飛猛進(jìn)式的增長,汽車保有量也隨之急劇上升,城市道路車流量已趨于飽和,北京市政府采取了多種措施以緩解交通擁堵如限行、搖號等,但仍然無法改善城市中心擁堵的現(xiàn)狀,所以進(jìn)行機(jī)動(dòng)車道數(shù)量的設(shè)計(jì)也是緩解交通擁堵的一種好的方法。機(jī)動(dòng)車道作為交通運(yùn)輸系統(tǒng)中最為重要的載體,在道路的通行能力上擁有著舉足輕重的地位,而車道數(shù)量是其宏觀設(shè)計(jì)的主要指標(biāo),如果車道數(shù)量不適應(yīng)現(xiàn)有機(jī)動(dòng)車流量,它就會成為交通硬件上的一個(gè)瓶頸,那么就會發(fā)生通行率低以至于堵塞的后果。所以本文通過排隊(duì)論模型對機(jī)動(dòng)車道數(shù)量進(jìn)行合理的規(guī)劃設(shè)計(jì),以充分發(fā)揮車道的基本作用。

二、排隊(duì)論概述

(一)排隊(duì)論概念及發(fā)展。排隊(duì)論是研究“服務(wù)”系統(tǒng)因“需求”擁擠而產(chǎn)生等待行列及排隊(duì)的現(xiàn)象,以及合理協(xié)調(diào)“需求”與“服務(wù)”關(guān)系的數(shù)學(xué)理論,也稱隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)理論[1]。最早有關(guān)排隊(duì)論的著作是1909年?duì)柼m發(fā)表的電話交換機(jī)使用情況的論文;第二次世界大戰(zhàn)之后運(yùn)籌學(xué)得到了蓬勃的發(fā)展,排隊(duì)論的論述已十分普及;二十世紀(jì)六十年代,排隊(duì)論的研究日趨復(fù)雜,在應(yīng)用方面進(jìn)入到了交通、生產(chǎn)、服務(wù)方面[2~4]。凡是出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象的領(lǐng)域,都可以運(yùn)用排隊(duì)論[5]。在道路交通系統(tǒng)中就存在大量的排隊(duì)現(xiàn)象,如信號燈、公交站、收費(fèi)站[6~8]等。本文即以排隊(duì)論為基礎(chǔ),對機(jī)動(dòng)車道數(shù)量進(jìn)行深入研究。

(二)排隊(duì)論系統(tǒng)。一般的排隊(duì)系統(tǒng)都有三個(gè)基本組成部分[9]:輸入過程;排隊(duì)規(guī)則;服務(wù)機(jī)構(gòu)。圖1則為機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)系統(tǒng)的一般模型。

輸入即指顧客到達(dá)排隊(duì)系統(tǒng)。顧客的總體組成分為有限型與無限型,機(jī)動(dòng)車源源不斷地到達(dá)特定的機(jī)動(dòng)車道,可以看作是總體為無限型。顧客相繼到達(dá)的時(shí)間間隔有確定型和隨機(jī)型兩種,顯然通過路口的機(jī)動(dòng)車到達(dá)時(shí)間不可預(yù)測,因此是隨機(jī)型的。

圖1 機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)系統(tǒng)一般模型

排隊(duì)規(guī)則分為即時(shí)制與等待制,機(jī)動(dòng)車道上的汽車流期望通過路口就必須堅(jiān)持到服務(wù)為止,因此屬于后者。且機(jī)動(dòng)車按次序依次通過,符合先到先服務(wù)原則。

服務(wù)機(jī)構(gòu)根據(jù)機(jī)動(dòng)車道數(shù)量排隊(duì)系統(tǒng)可分為單隊(duì)-單服務(wù)臺情形與多隊(duì)-多服務(wù)臺情形,即單機(jī)動(dòng)車道機(jī)構(gòu)與多機(jī)動(dòng)車道機(jī)構(gòu)。和輸入過程類似,服務(wù)時(shí)間分為確定型與隨機(jī)型,顯然機(jī)動(dòng)車因避讓行人、交通擁堵、信號燈變化使得通過路口的時(shí)間各有差異,所以此研究的服務(wù)時(shí)間為隨機(jī)型。

三、排隊(duì)論模型

(一)單機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型。圖2為單機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型,即M/M/1///FCFS模型。

圖2 單機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型

基本假設(shè):機(jī)動(dòng)車到達(dá)服從泊松分布,平均到達(dá)速率為λ(λ>0),相鄰兩輛車間隔時(shí)間為1/λ,機(jī)動(dòng)車數(shù)為∞;服務(wù)時(shí)間相互獨(dú)立且服從負(fù)指數(shù)分布,接受服務(wù)的輸出率為μ(μ>0),對每輛機(jī)動(dòng)車的服務(wù)時(shí)間為1/μ;一條機(jī)動(dòng)車道;系統(tǒng)容量為∞。

指標(biāo):交通強(qiáng)度ρ=λ/μ。當(dāng)ρ<1時(shí),在時(shí)間充分的條件下狀態(tài)穩(wěn)定,此時(shí)的交通順暢;當(dāng)ρ≥1時(shí),狀態(tài)不穩(wěn)定,隊(duì)會越來越長,呈現(xiàn)擁堵狀態(tài)。由差分方程與little公式等可推出以下公式:

系統(tǒng)中沒有機(jī)動(dòng)車的概率:

系統(tǒng)中有n輛機(jī)動(dòng)車的概率:

系統(tǒng)中的平均機(jī)動(dòng)車數(shù):

隊(duì)列中等待的平均機(jī)動(dòng)車數(shù):

系統(tǒng)中機(jī)動(dòng)車平均逗留時(shí)間:

隊(duì)列中機(jī)動(dòng)車平均等待時(shí)間:

(二)多機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型。圖3為多機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型,即M/M/N///FCFS模型。

圖3 多機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型

指標(biāo):P=λ/Nμ。假設(shè)機(jī)動(dòng)車道數(shù)N<系統(tǒng)中車輛數(shù)n。

系統(tǒng)中沒有機(jī)動(dòng)車的概率:

系統(tǒng)中有n輛機(jī)動(dòng)車的概率:

系統(tǒng)中的平均機(jī)動(dòng)車數(shù):

隊(duì)列中等待的平均機(jī)動(dòng)車數(shù):

系統(tǒng)中機(jī)動(dòng)車平均逗留時(shí)間:

隊(duì)列中機(jī)動(dòng)車平均等待時(shí)間:

四、數(shù)學(xué)模擬分析

假設(shè)一個(gè)單向路口的車流量為900L/h,考慮延遲因素和駕駛員理想狀態(tài)通過,每輛車通過時(shí)間為10s,對此模擬路口進(jìn)行機(jī)動(dòng)車道數(shù)設(shè)計(jì)。

單機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型:

λ =900/3600=0.25,μ =1/10=0.1,ρ =2.5 >1,此方案不成立

多機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型:

N=2:λ =0.25,μ =0.1,ρ =0.25/(2*0.1)=1.25,此方案不成立。

N=3:λ =0.25,μ =0.1,ρ =0.25/(3*0.1)=0.83 < 1,此方案成立。

Ρ0=0.172,L5=15.210,Lq=12.170,W5=60.841,Wq=48.680。

N=4:λ =0.25,μ =0.1,ρ =0.25/(4*0.1)=0.625 <1,此方案成立。

P0=0.612,L5=6.923,Lq=4.423,W5=27.692,Wq=17.692。

N=5:λ =0.25,μ =0.1,ρ =0.25/(5*0.1)=0.50 < 1,此方案成立。

Ρ0=0.832,L5=3.268,Lq=0.768,W5=13.072,Wq=3.072。

數(shù)據(jù)結(jié)果的比較如圖4、圖5所示。

圖4 當(dāng)車道數(shù)分別為3、4、5時(shí)Ls、Lq值

圖5 當(dāng)車道數(shù)分別為3、4、5時(shí)Ws、Wq值

通過模擬分析,發(fā)現(xiàn)N=1或2時(shí),ρ>1,排隊(duì)過長,為不穩(wěn)定狀態(tài),方案不成立;當(dāng)N=3、4、5時(shí),ρ<1,呈穩(wěn)定狀態(tài),模型暢通,方案都成立。從表1、表2體現(xiàn)出的數(shù)據(jù)中,顯然機(jī)動(dòng)車道數(shù)越多,排隊(duì)中的車輛越少,等待的時(shí)間越短。但是從數(shù)據(jù)變化折線的斜率可以看出,車道數(shù)從3變?yōu)?時(shí),平均等待時(shí)間與平均等待機(jī)動(dòng)車數(shù)的下降速率是顯著提高的,而車道數(shù)從4變?yōu)?時(shí),這幾個(gè)指標(biāo)的變化率相比之前顯著減少。結(jié)合現(xiàn)實(shí)中經(jīng)濟(jì)成本方面考慮,每增加一條車道數(shù)需要占用更多的土地與資金成本。所以從此數(shù)學(xué)模擬綜合分析,機(jī)動(dòng)車道數(shù)為4時(shí)基本能夠滿足交通比較順暢,經(jīng)濟(jì)方面比較適中,因此選擇建設(shè)4條機(jī)動(dòng)車道的方案。

五、實(shí)例評價(jià)

選取北京市海淀區(qū)五道口展春園西路作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測量地點(diǎn),選早高峰為待測時(shí)間間隔(此路段在由南向北方向有3條機(jī)動(dòng)車道)。表1為在8:00~8:30的時(shí)段中每5分鐘所通過的機(jī)動(dòng)車輛數(shù),表2為在紅燈亮?xí)r及紅燈沒有亮?xí)r分別隨機(jī)取得的4輛機(jī)動(dòng)車的通行時(shí)間。

表1 每時(shí)段通過的機(jī)動(dòng)車輛數(shù)

表2 有無紅燈下的機(jī)動(dòng)車通行時(shí)間

(一)數(shù)據(jù)計(jì)算。機(jī)動(dòng)車道數(shù)N=3;車流量λ=281/1800=0.156;平均通行時(shí)間 t=(501+138)/8=79.875;通行效率 μ =1/79.875=0.013;交通強(qiáng)度 ρ=/(Nμ)=0.156/(3*0.013)=4 >1。

(二)結(jié)果評估。通過實(shí)驗(yàn)測得的數(shù)據(jù)結(jié)果計(jì)算出交通強(qiáng)度大于1,按機(jī)動(dòng)車道模型的指標(biāo)可以得出在此時(shí)間間隔中交通是擁堵的。而在實(shí)際測量過程中以行人和駕駛員的經(jīng)驗(yàn)也認(rèn)為此時(shí)段交通不順暢。所以模型得出的具體結(jié)果與實(shí)際相符,可以用來對現(xiàn)有機(jī)動(dòng)車道數(shù)是否能使交通順暢進(jìn)行評價(jià)。

六、改善方法

利用機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型可以規(guī)劃設(shè)計(jì)未來城市道路的機(jī)動(dòng)車道數(shù)量,而因機(jī)動(dòng)車道較少而引起交通擁堵可通過下面三個(gè)方法解決:

(一)拓寬馬路以增加機(jī)動(dòng)車道數(shù)量。在行人與非機(jī)動(dòng)車數(shù)量較少的道路上可以適當(dāng)減少人行道與非機(jī)動(dòng)車道的寬度,增加機(jī)動(dòng)車道數(shù)量以緩解交通擁堵的現(xiàn)狀。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是成本適中,缺點(diǎn)是作用有限且影響行人與非機(jī)動(dòng)車交通感受。

(二)將機(jī)動(dòng)車道“瘦身”以增加機(jī)動(dòng)車道數(shù)量。由于國家政策的變化,目前機(jī)動(dòng)車道標(biāo)準(zhǔn)寬度小于從前,可以在不改變其他設(shè)施的情況下減緩擁堵現(xiàn)象。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是成本極低,基本改變其他現(xiàn)狀,減少駕駛員插縫隙的習(xí)慣也更加安全,缺點(diǎn)是增加的車道數(shù)有限且因車型大小道寬的設(shè)計(jì)需著重考慮。

(三)在車流量較大的地段建設(shè)高架。在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市的車流量極大的地段可以建設(shè)高架,這也是變相增多機(jī)動(dòng)車道數(shù)量以通過分流來減緩交通擁堵。它的優(yōu)點(diǎn)是高架可以成倍地增加車道數(shù)目,特別適合車流量多的中心地帶,但缺點(diǎn)也很明顯,高架的成本極高,且會在一定程度上改變周圍環(huán)境。

以上三種方式都可以通過增加機(jī)動(dòng)車道數(shù)目達(dá)到緩解交通擁堵的目的,它們也有各自的優(yōu)缺點(diǎn),在實(shí)際問題上需要具體問題具體分析,使改善方案更經(jīng)濟(jì)、更合理。

七、結(jié)語

本文從滿足大型城市交通擁堵的實(shí)際情況出發(fā),從另一角度提出利用排隊(duì)論來規(guī)劃設(shè)計(jì)機(jī)動(dòng)車道數(shù)量以緩解交通擁堵的想法。通過實(shí)踐證明,機(jī)動(dòng)車道排隊(duì)模型可以評價(jià)現(xiàn)有機(jī)動(dòng)車道數(shù)是否符合機(jī)動(dòng)車流量以優(yōu)化改善,或者通過機(jī)動(dòng)車流量來設(shè)計(jì)機(jī)動(dòng)車道數(shù)量以使交通暢通。有關(guān)部門可以以此作為參考來進(jìn)行未來道路的規(guī)劃建設(shè)與現(xiàn)有道路改善優(yōu)化。

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