基于互聯(lián)網(wǎng)+的新型不定線公交策略研究*

韓冬成 趙 欣 李 旸

(武漢理工大學(xué)交通學(xué)院1) 武漢 430063) (海信網(wǎng)絡(luò)科技2) 青島 266071)

0 引 言

地方政府大力支持公共交通的發(fā)展，采取公交專用道、交叉口公交優(yōu)先等先進的管理措施，提高了公交車在路段和交叉口處的通行效率，增強了公共交通的吸引力.但隨著公交規(guī)模擴大和乘客需求的增加，系統(tǒng)內(nèi)部運行出現(xiàn)了公交列車化現(xiàn)象和公交站點擁堵等問題，形成了新的交通瓶頸點.

此外，公交系統(tǒng)的資源沒有得到充分利用.很多公交線路過長，沿線的公交停靠站較多，同時沿線部分公交站點乘客數(shù)量不均，即使某站點沒有乘客，公交車也會照常停靠.同時，在交通量較大的地段，公交站點有大量的公交車停靠，增加了路段的負荷，加劇了擁堵.部分公交線路為了一個或幾個公交站而選擇了繞線行駛，甚至有些公交線路形成了多個環(huán)形，大大增加了公交車的運行時間.

Leiva等[1-5]在公交車變線運行的基礎(chǔ)上，針對不同的公交線路，分析公交跳站運行對乘客出行的影響，建立了以公交乘客出行時間最小為目標的優(yōu)化模型，分析不同的車次分別跳站的運行效果.不定線公交優(yōu)化策略建立了不同的公交變線模型，對公交乘客和公交公司的成本等因素做了研究，但影響了公交系統(tǒng)的可靠性，公交車行駛信息的滯后性造成乘客無法及時了解公交車的通行路徑.互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展將給傳統(tǒng)的交通運輸業(yè)帶來新的變化.

1 互聯(lián)網(wǎng)及傳統(tǒng)公交特性分析對比

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、思維或者模式等在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用即為互聯(lián)網(wǎng)+[6]，“互聯(lián)網(wǎng)+公共交通”的發(fā)展模式給城市公交系統(tǒng)的未來發(fā)展指明了方向.兩者的結(jié)合能夠帶給公共交通新的特點：乘客乘車信息的實時性、乘客乘車信息及公交車信息的雙向傳遞、乘客乘車大數(shù)據(jù)的獲取.

傳統(tǒng)公交與互聯(lián)網(wǎng)+公交特性相比，在公交的路徑、站點、信息等方面存在著顯著的不同，見表1.

2 基于原線路站點的動態(tài)公交

2.1 模式介紹及分析

基于原線路站點的動態(tài)公交模式包括兩方面：①允許公交車跳站運行 在原線路的基礎(chǔ)上，基于實時的乘客需求，允許公交車跳過一些公交站點.需要注意的是該趟公交車在跳過某一站后，下一趟公交車不一定會跳過該站.跳過的站點不確定，將按照當時的車上乘客、等車乘客人數(shù)等因素，建立公交跳站模型判斷跳過哪些公交站.同時規(guī)定站點有乘客下車時必須停車.②新型不定線公交 基于原線路對路徑做適當調(diào)整.由于公交車運行時可以跳過公交站，則當公交車跳過某站時，可以選擇新的不經(jīng)過該公交站的路徑行駛，即選擇通過時間最短的路徑，當路徑與公交車原有路徑不同時，公交車可以改變行駛路徑.

表1 傳統(tǒng)公交與互聯(lián)網(wǎng)+公交對比

該模式可以提高公交系統(tǒng)的運行效率.公交車行駛過程中，會遇到部分車站沒有人上下車，公交車跳過當前時刻沒有人上下車或者上車人數(shù)相對很少的站點可以節(jié)省公交車的通行時間，為了便于討論，假設(shè)車輛跳過站點后，乘客會繼續(xù)在該站等車；此外公交車在跳站后選擇通行時間更短的路徑行駛，可以進一步減少通行時間，提高公交效率.但是，該模式會增加部分乘客的等車時間.考慮在公交車跳站模型中引入跳過站點后乘客多等待的時間，將這部分時間作為跳站判斷的重要因素.

2.2 乘客到達站點分布研究

國內(nèi)外學(xué)者對公交乘客的到站分布已有居多研究，認為乘客的到站符合泊松分布[7].以武漢市公交909路關(guān)山大道關(guān)南小區(qū)站、關(guān)山大道華夏學(xué)院站和大學(xué)園路化徐村三站進行乘客數(shù)量調(diào)查.見表2.

表2 乘客到達人數(shù)

利用SPSS軟件，對到達人數(shù)進行分析可以發(fā)現(xiàn)，對乘客到達數(shù)進行的泊松分布檢驗中，漸進顯著性為0.967，大于0.5，即乘客到達站點服從泊松分布.

2.3 公交最優(yōu)路徑選擇

當公交車跳過了某一個站點時，公交車會選擇從當前站點到下一停靠站的最優(yōu)路徑行駛.由于公交車跳站運行的過程中，跳過站點后到下一個站點距離較短，路況復(fù)雜程度不高，故最優(yōu)路徑的選擇通過Dijkstra(迪杰斯特拉)算法進行計算.

2.4 公交跳站模型

公交跳站運行過程中，公交車內(nèi)乘客的總出行時間成本下降，而公交站點處等車乘客的出行時間成本增加.公交跳站模型則以乘客站點總出行時間最小為目標函數(shù)，求解公交車跳站情況.

乘客站點總出行時間成本T.

α·Ni·tsi+β·Ni·tri)

(1)

(2)

(3)

n≥0;N≥0;m≥2

式中：m為公交站點數(shù)量；ni為站點i的等車乘客數(shù)量，人；Ni為車輛到達站點i時車上乘客數(shù)量，人；tdi為站點i處乘客等車時間，s；twi為跳過站點i處乘客額外等車時間，s；tsi為車輛不跳過站點i時的過站時間，s；tri為跳過站點i并沿新路徑行駛過站時間，s；w為等車時間權(quán)重；α，β為模型參數(shù).

設(shè)公交車總共跳過了m1個公交站點，沒有跳過的站點數(shù)量為m2，則總的站點出行時間為

(4)

站點出行時間主要包括乘客在公交站點等候的時間和公交車途經(jīng)該公交站的運行時間兩部分.而當公交車跳過站點時，乘客的站點等車時間會發(fā)生變化，當公交跳過該公交站后，等車時間增加了twi.過站行駛時間同樣分跳站與不跳站，跳過公交站時其過站時間為路段行駛時間tri，而不跳站，過站時間tsi包括行駛時間、車輛減速加速時間、站點停靠時間等.為了方便乘客出行，規(guī)定當站點有乘客要下車時，公交車必須停.

2.4.1車輛過站時間

2.4.1.1 公交車不跳站時的過站時間

公交車正常運行過程中，駛過公交站點有3個部分：①路段行駛；②減速進站、加速離站；③乘客上下車.

1) 路段行駛時，路段行駛時間t1為

(5)

式中：L1為原路段長度，m；v1為路段平均行駛速度，m/s.

2) 車輛減速進站、加速離站 假設(shè)公交車的啟動加速度和制動加速度同為a，減速進站和加速駛離的過程所需的時間tb為

(6)

則在減速進站和加速駛離的時間為2tb，總共行駛的距離s為

(7)

駛過同一距離，不停車需要的時間tn為

(8)

即行駛同一段距離，速度不變時花費的時間是速度變化的50%.當在路段中忽略車站長度時，可以將tb理解為公交車速度變化產(chǎn)生的時間成本.

3) 乘客上下車時間 除了公交車進出站點的時間外，乘客上下車的過程同樣產(chǎn)生時間成本td，公交車在公交站點停靠時，存在兩部分時間：乘客上下車時間和開關(guān)車門時間，兩部分共同組成公交車停站時間td.

td=bn+toc

(9)

式中：b為單位乘客上車所需的時間，s；n為等車乘客數(shù)，人；toc為開關(guān)車門所需要的時間，s.

而開關(guān)門時間toc數(shù)值見表3.

表3 開門時間參數(shù)表 s

得到公交車不跳過公交站的過站時間tsi

(10)

2.4.1.2 跳站后的車輛過站時間

當公交車跳過站點后，沿新的路段行駛，其過站時間tri為

(11)

式中：L2為新路段長度，m；v2為車輛行駛速度，m/s.

2.4.2乘客等車時間

2.4.2.1 公交站點乘客等車時間

在公交車跳過公交站后，該站的等車乘客的時間成本被迫增加.由于，公交乘客到達公交站服從泊松分布，此時，乘客相繼到達的間隔時間服從負指數(shù)分布[8].即乘客在相鄰兩車時間間隔內(nèi)隨機到達的概率密度函數(shù)為

f(t)=λe-λt

(12)

式中：λ為某公交站單位時間內(nèi)乘客的到達率，人/s.

那么乘客的等車時間的期望值tdi為

(13)

式中：λ為某公交站單位時間內(nèi)乘客的到達率，人/s；h為公交車的到達時間間隔，s.

2.4.2.2 跳過站點后乘客增加的等車時間

車輛跳過公交站點，站點乘客等車時間twi增加，設(shè)公交車的發(fā)車間隔時間為h，則理想情況下，乘客需要至少多等待h.

twi=h

(14)

公共交通的出行時間由到達站點的時間、等待時間、換乘時間(有換乘時)、車內(nèi)時間和離開站點到達目的地時間構(gòu)成，且各階段出行時間價值根據(jù)出行者心理感知不同而變化.國外學(xué)者對公交出行各階段時間的權(quán)重及價值進行了較為廣泛的研究.Mcknight[9]根據(jù)四個國家17項研究的成果，進一步研究等待時聞價值和車內(nèi)時間價值的關(guān)系，得到平均等待時間價值是車內(nèi)時間價值的2.4倍.而楊曉慶[10]研究了公交乘客出行的時間價值，得到等車時間的時間價值是車內(nèi)時間的1.9倍，文中取w=1.9.

公交線路的終點站乘客到達率為0，且規(guī)定終點站不可被跳過.此外，公交線路中的最后幾站由于上車乘客的到達率很低，接近于0，多次被跳過后乘客的累積效果不明顯.為了避免線路部分公交站被無限次的跳過，設(shè)置公交站點被連續(xù)跳過的次數(shù)不超過3次，當某一個站點被連續(xù)跳過了3次，那么第4輛公交車必須經(jīng)過該站點.

2.5 模型分析

2.5.1線路站點利用率

線路站點利用率是有乘客上下車的站點占公交線路站點數(shù)的比例.不同的城市公交線路，乘客沿線的上下車情況不同，可能存在部分線路，幾乎所有站點都有乘客上下車，站點利用率較高；而有些線路則有一部分站點很少有人上下車，站點利用率低.而文中將上車乘客和下車乘客分別作討論.根據(jù)沿線站點利用率情況，將公交線路分為四類.類型1：上車、下車乘客站點利用率均高；類型2：上車乘客利用率低、下車乘客利用率高；類型3：上車乘客利用率高、下車乘客利用率低；類型4：上車、下車乘客利用率均低.

針對不同類型模擬給出沿線各站的乘客上下車人數(shù).模擬某一條公交線路見圖1.該公交線路共有22個公交站.路線全長13 km，非直線系數(shù)為1.6. 針對該路網(wǎng)，將公交線路沿線途經(jīng)的路段和周邊的路段做編號，共93段路段.用Matlab隨機生成路段的車輛行駛速度，速度范圍10～40 km/h.公交車到達間隔為300 s，車輛加速度為1 m/s2.

圖1 公交線路及路段編號范圍

根據(jù)這93段路的路段長度和路段行駛速度.使用遺傳算法，求解公交跳站模型，使用dj算法求解最優(yōu)路徑選擇，流程圖見圖2.取迭代次數(shù)為500次，交叉概率0.9，變異概率0.01，種群規(guī)模為22.

圖2 模型求解流程圖

分別計算不同的類型能夠跳過的公交站，值得注意的是，為了方便公交車乘客下車，規(guī)定當在某公交站有乘客下車需求時，公交車必須停車.計算類型一，見圖3.

圖3 乘客出行時間成本變化趨勢注：橫軸-迭代次數(shù)；縱軸-乘客站點出行總時間.

通過的公交站點情況：1-2-3-4-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15-16-17-18-19-20-21-22.即只跳過了站點5.站點5上車乘客數(shù)為1，無人下車.

同理可計算在不同類型下公交車的跳站情況，匯總后見表4.

表4 公交車跳站情況

注：1-停車；0-不停車.

由表4可知，當公交車沿線站點利用率對跳站情況有明顯的影響.類型1中，跳過公交站5，總的通行時間為：48 068.11 s.而不跳過公交站5，通行時間為48 649.51 s，減少了1.2%.類型2中，跳過站點3的總通行時間為49 328.98 s，不跳過站點3的通行時間為50 116.18 s，跳過站點降低1.6%的通行時間.類型3中，跳站后的通行總時間為56 311.76 s，不跳站時的通行時間為57 832.18 s，效率提升了2.6%.類型4中，跳站后的通行時間為58 793.63 s，不跳站的通行時間為62 021.23 s，效率提升了4.7%.從上述分析可以看出，當下車乘客的站點利用率高時，由于乘客下車必須停靠，所以此時公交車很少跳過站點.而當下車乘客站點利用率降低時，公交車跳過的站點數(shù)量隨著上車乘客站點利用率的下降而增加，見表5.

表5 乘客利用率-效率提升表

2.5.2乘客比例

乘客比例是指車輛到達某一公交站時，車上乘客數(shù)與站點等車乘客數(shù)的比值.模型中最為重要的參數(shù)就是乘客人數(shù)，公交車判斷是否跳過站點要根據(jù)車上乘客數(shù)和站點等候的乘客數(shù)來做綜合評判.

考慮兩種情況：站點無人等車，站點有人等車.當站點無人等車時，在不考慮下車乘客的情況下，公交車可以跳過站點.當站點有人等車時，需要結(jié)合當時車上乘客數(shù)和等車乘客數(shù)來做選擇.

文中主要針對站點有乘客等車的情況，分析在單個站點，公交車跳站與否與乘客數(shù)量的關(guān)系.

單個站點的通行時間Td為下式，參數(shù)同前.

Td=w·n·tdi+w·β·n·twi+

α·N·tsi+β·N·tri

(15)

通過對比站點跳站與不跳站兩種情況下的通行時間，得到在當前乘客數(shù)量下公交車的跳站情況.

將不跳過該站的通行時間減去跳過該站的通行時間，得到差值：

Tp=N·tsi-w·n·twi-N·tri

(16)

當Tp>0時，表示公交車不跳過站點的通行時間更長，應(yīng)該跳過該站點；同理，當Tp<0時，公交車不跳站.令Tp=0，得到

由模型可知車上乘客數(shù)和站點乘客數(shù)不是線性關(guān)系，故分別討論站點乘客數(shù)為1，2，…人時，車上乘客數(shù)與跳站情況之間的關(guān)系.

由于乘客比例是針對單個站點的車內(nèi)外乘客的比值，所以不能使用公交非直線系數(shù)的概念.在這里選擇兩段道路作為研究對象.

路段1見圖4a)，該線路為繞行路段.路段2見圖4b)，該路段為直線路段.圖中羅馬數(shù)字為路段編號.

圖4 模擬路段

該路網(wǎng)中各路段的長度和平均行駛速度見表6.

首先討論路段1.當站點乘客數(shù)為1時，用Matlab計算公交車的Tp，站點乘客1人，車上乘客數(shù)為10人時，公交車可以跳過該公交站點，跳過后，該站點可以減少3 s的通行時間.同理計算站點乘客數(shù)2，3，4的情況并匯總，見圖5，其中橫軸為站點等車乘客數(shù)，縱軸為車上乘客數(shù).

表6 路段長度速度表

圖5 路段1跳站乘客數(shù)量圖

討論路段2.當站點乘客數(shù)為1時，對車上乘客數(shù)與跳站情況作討論.用Matlab計算公交車的Tp，得到表6.站點乘客1人，車上乘客數(shù)為22人時，公交車可以跳過該公交站點，跳過后，該站點可以減少39.5 s的通行時間.同理計算站點乘客數(shù)2，3，4的情況并將線路1和線路2乘客數(shù)據(jù)匯總，見圖6.

圖6 路段1和路段2跳站乘客數(shù)量圖

由圖6可知，路段1和路段2相比，站點乘客數(shù)相同時，跳過該站線路2的車上乘客數(shù)更多，即線路2能夠跳過站點所需的車上乘客數(shù)更多.

3 實例分析

選取武漢909路公交車為例，公交線全長45 km，起點站為珞喻路吳家灣，終點站為梧桐湖新區(qū)鳳凰苑，沿途共50個公交站.起點站珞喻路吳家灣周邊分布有武漢眾多大學(xué)，距離光谷廣場較近，所處地理位置較為繁華，人員流動密集，乘客人數(shù)較多.而終點站梧桐湖新區(qū)鳳凰苑臨近鄂州市，屬于武漢周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)，沿線路過眾多鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村落，乘客人數(shù)分布比較不均勻，在長達45 km的公交線路上，乘客上下車的站點相對集中.路線圖見圖7.

圖7 909路公交路線圖

將公交站點做編號，同時測量其站點間距，對沿線的公交乘客數(shù)做調(diào)查，得到沿線每一個公交站的乘客上下車數(shù)量(發(fā)車時間間隔定為10 min)，見圖8.其中阿拉伯數(shù)字標志站點編號，英文字母表示交叉口編號.

圖8 原公交線路

調(diào)查公交乘客數(shù)和各個路段的長度和通行速度，見圖9.運用dj算法，求解公交車到達下一站點的最優(yōu)路線，最優(yōu)路線的選擇以行駛時間最小為目標.得到站點3～8的各個站點的最優(yōu)路徑，見表7.

表7 各站點最優(yōu)路徑

通過Matlab運算，得到公交車的停靠站點為編號：1-2-7-9-10-11-13-14-16-17-18-19-20-21-22-23-25-27-29-32-34-37-38-39-40-45-48- 50的公交站.該路徑跳過了21個站.其中站點3，4，5，6四個站可以被跳過，跳過后，相應(yīng)的最短路徑為A-B-C-D-H-K.具體路線見圖9.

圖9 新公交線路圖

改變線路后，公交車載著28名乘客從站點2直接行駛至站點7，共有3人沒能上車，沒有乘客需要下車.改變路徑后，公交車到達站點7所需要的乘客總時間為7 804.7 s，3名沒能上車的乘客將繼續(xù)等待，等待時間為2 951.7 s，而原線路所需要的時間為11 715.2 s，則可以得到，采用非固定公交運行模式，公交車在該段節(jié)省的乘客出行時間為958.8 s，通過該站點公交運行效率提升了8.2%.

對于整條公交線路來說，沿原線路行駛的公交車乘客出行總時間為：2 134 min；而當公交車按照跳站變線模式運行時，公交車乘客的總出行時間為2 058 min.乘客的總出行時間減少76 min，效率提升3.5%.

4 結(jié) 束 語

文中主要基于原線路站點的動態(tài)公交模式做了研究.允許公交車跳過公交站并適當改變行駛路徑.在相關(guān)假設(shè)的前提下，以站點乘客總出行時間最小為目標，建立了公交跳站模型，利用dj算法尋找公交最優(yōu)路徑.同時，針對沿線公交站點利用率和乘客比例對模型做了參數(shù)分析，并選取武漢市909路公交線對模式做了實例驗證，驗證了文中模型的有效性.