特色小鎮游客車輛無復檢管控點布設研究

朱順應，李維吉，林小媛，肖文彬，王 紅

(武漢理工大學 交通學院,湖北 武漢 430063)

0 引 言

特色小鎮具有以下特征：景區范圍廣闊、景點多且離散；游客與原住民、工作員工混行于景區中，導致景區內人員和車輛類型復雜，景區管理困難。

針對景區圍合管理，W.WU等[1]將古鎮收費系統分為封閉式和開放式。封閉式系統把小鎮全部區域圍合收費管理，加大了景區管理難度且不利于長遠發展。開放式系統采用景區部分圍合收費，實現了景區與居住區分離管理，更適用于特色小鎮的管理和發展。開放式景區采取人員、車輛分類檢驗機制，能有效防止逃票問題，但特色小鎮景點多且離散加之路網復雜，如車輛檢測點設置不當，將導致景區路網擁堵，增大建設與管理成本，降低游客游玩順暢度，因此在開放景區中確定人員車輛檢測點位置是收費系統、車輛管控系統設計重點[2]。

國內外針對車輛檢測技術有許多成熟的研究，R.A.HADI等[3]和王圣男等[4]概述了車輛檢測與跟蹤技術，并根據核心處理方法及處理域的不同，對這些技術進行了分類。基于視頻圖像處理與視覺技術的車輛檢測器，是車輛檢測未來研究的重點[5-7]。

現今城市交通擁擠道路收費位置確定和高速公路取消省界收費站，可能帶來的車輛沖卡口逃票，成為交通的熱點問題[8-9]，該類問題與特色小鎮車輛檢測布局位置問題，均需要確定重點瓶頸道路并對檢測車輛進行研究。

車輛檢測點位置與收費站布局設計有相似之處，朱順應等[10]在收費站布局規劃中，創造性的運用了圖論方法，探討了有向圖節點確定收費站和識別站位置的理想方法。高浩然[11]研究高速公路網的收費站布局優化與評價方案，運用節點重要度構建收費站布局模型，利用層次分析法對布局綜合評價，為收費站布局研究提供創新參考。

筆者研究以圖論為基礎的特色小鎮車輛檢測點布局。圖論(Graph theory)以圖為研究對象[12]。國內外學者將圖論主要運用于景區游覽線路優化服務提升，J.CHEN等[13]將最短路，最大流方法應用在旅游景點路線規劃中，建立了精細的遍歷模型；Y.T.ZHENG等[14]通過研究旅游景點區域的旅游運動模式和不同游客旅游線路的拓撲特征，對游客路徑選擇進行了分析；張子涵等[15]在旅游路線的規劃問題上，加入了滿意度的要素，提出了NP問題、旅行商問題和遺傳模型算法，是圖論理論在景點應用的又一大突破。

目前以圖論為基礎對景區的研究，都側重于運用最短路徑、最大流等相關模型，對景區游覽路徑及時間進行優化，而對于景區開發建設管理方面鮮有研究。筆者將圖論最小割集理論，運用于景區車輛檢測位置設計中。

求解最小割集有許多較為成熟的算法，如Stoer-Wagner、Tarjan、Ford-Fulkerson、Yuri Boykov算法等。Stoer-Wagner算法可用于求解帶權值無向圖中的最小割權值和集，算法時間復雜度O(n3)[16]。Tarjan算法可用于求解無權值無向圖的點割集，而后2種多用于求解最大流最小割問題。Stoer-Wagner算法適用于筆者帶權值無向圖的最小割集求解，且時間復雜度小。

筆者以Stoer-Wagner算法為基礎，在求帶權值無向圖邊割集基礎上，考慮道路容量倒數作為權值，提出創新的車輛檢測管控點布局算法，算出滿足最大容量的檢測道路同時極大減少車輛檢測點設置數量。最后通過對貴州省甕安縣草塘景區進行實例分析，驗證算法可行性。旨在給景區建設提供一種切實可行的管理方法，同時為城市擁擠收費道路確定和省界收費站取消后逃票車輛的追蹤問題提供參考。

1 數據與方法

1.1 特色小鎮草塘景區數據

1.1.1 特色小鎮景區人車管理

甕安縣草塘千年古邑風景區位于貴州省黔南布依族苗族自治州甕安縣猴場鎮，旅游區自然人文景觀優勢突出，占地面積5 km2為國家4A級旅游景區。由于景點開發建設 “十二塘”旅游片區，擴建后景區占地面積共19 km2。景區整體采用開放式收費系統設計，包括居民區、收費景區與免費景區。景區路網復雜且游客與住民混行，游客車輛與居民車輛、工作車輛混行，制定適宜的人車管理機制和車輛檢測位置對景區管理至關重要。

景區人員和車輛的管理機制采用人車分類管理，不同類型人員和車輛用不同的方式檢驗票。景區人員有居民、居民親屬、工作人員和游客共4類。居民和工作人員免費進入景區，游客需買票進入景區。居民親屬由于身份特殊性，通過調查分類給予各類家庭相應的免費名額。

景區車輛分為居民車輛、居民親屬車輛、游客車輛、工作人員車輛、景區內部觀光車輛、景區作業車輛共6類。由于景區面積大，車輛種類多，在入園處統一設置車輛售票系統與停車場，收費車輛在入園處購票。同時在路網中設置車輛檢測點，以檢測車輛購票情況，車輛檢測點旁邊設置游客通道，游客與車輛均能從此處入景區。

除景區內部觀光車外，所有車輛進入收費景區時需進行車輛驗證。居民、工作人員車輛及景區作業車在通過驗證后免費進入景區。居民親屬與游客車輛在預約范圍內允許進入景區，預約許可外車輛需將車輛停放在收費景區外停車場，步行進入景區，景區車輛管理如圖1。

圖1 景區車輛管理示意Fig.1 Scenic area vehicle management

1.1.2 特色小鎮景區網絡簡化與編碼

車輛檢測位置分析首先需要對景區進行路網分析并繪制網絡圖，根據草塘景區路網分布，將景區道路交叉點確定為道路網絡圖的節點，依次編碼20個網絡節點。其中1、2、12、14、16、17為景區與外界道路相交點，將這些網絡節點選為交通起訖點對(origin-destination,OD)。每個網絡節點間的邊為景區道路，邊的編碼根據起訖點變化得到，邊的權重值為道路容量的倒數。景區道路網絡設計如圖2。

圖2 景區道路網絡設置Fig.2 Road network setting in scenic area

為了節省成本只檢測進入收費區域的車輛，定義收費區域內部和與收費區域直接相連的道路為景區關聯道路，關聯道路及容量如圖3。

圖3 景區關聯道路及容量Fig.3 Associated roads and their capacity in scenic area

1.1.3 特色小鎮景區OD分類

特色小鎮景區OD分為入境OD和過境OD，入境OD為進入景區收費區域的車輛，反之為過境OD。OD表根據景區旅游預測量得到，如表1。其中入境OD占總OD的85%。

表1 景區OD總表Table 1 OD table of scenic area pcu/d

1.2 車輛卡口位置

1.2.1 檢測卡口目標

特色小鎮車輛管控點設置目標有4點：① 封住所有收費區域開放性入口，檢測所有進入收費區域的車輛；② 避免道路擁堵，車輛管控點設置于道路容量高的道路上，減少排隊現象；③ 建設總成本最少，檢測點需設置在旅游必經之路上，減小設置數量；④ 過境交通能免受檢測，并減少內部檢測重復率。

1.2.2 Stoer-Wagner算法

Stoer-Wagner算法用于求解無向圖G=(V,E)的全局最小割。

定義：給定無相連通圖G=(V,E)。若對于x∈V，從圖中刪去節點x以及所有與x關聯的邊后，G分裂為兩個或以上不連通的子圖，則稱x為G的割點；若對于e∈E，從圖中刪去邊e之后，G分裂為兩個不連通的子圖，則稱e為G的割邊。

Stoer-Wagner算法求解步驟如下：

步驟1設最小割cut=INF，任選一個點s到集合A中，定義W(A,p)為A中的所有點到A外一點p的權總和；

步驟2對選定的s，更新W(A,p)(該值遞增)；

步驟3選出A外一點p，且W(A,p)最大的作為新的s，若A!=G(V)，則繼續步驟2；

步驟4把最后進入A的兩點記為s和t，用W(A,t)更新cut；

步驟5新建頂點u，邊權w(u,v)=w(s,v)+w(t,v)，刪除頂點s和t，以及與它們相連的邊；

步驟6直到|V|!=1，則重新選另一個點進行步驟1；

步驟7所有點完成上述步驟后，找到ω(u,v)最小值的分割結果作為最小割集。

通過Stoer-Wagner算法，用Visual C++軟件使用c語言編程可計算出圖的最小割集。

1.2.3 車輛檢測管控點布局算法

草塘旅游區的車輛檢測點，通過圖論割集理論，確定檢驗位置并對進入景區車輛進行檢測。在大多數旅游線路研究中，網絡圖頂點表示景點，景點間線路段是圖中的邊，權重表示旅游時間或距離。而在景區管理中道路車輛檢測點設計中，頂點表示景區的道路交叉點，交叉點間連接道路作為圖中的邊，權重表示道路的可接納容量。

筆者在求有權值無向圖邊割集的Stoer-Wagner算法基礎上，考慮道路容量倒數作為權值，把求最大割集問題轉化為最小割集求解問題，以便使用成熟算法，求解出滿足最大容量的檢測道路，同時極大減少車輛檢測點設置數量。車輛檢測管控點布局算法步驟如下：

1) 繪制草塘景區的旅游路網圖。以特色小鎮整個景區內相交的道路交叉處為網絡節點，景區內道路為邊，構造無向網絡圖G=(V,E)，其中邊的權重代表各道路容量的倒數，單位為h/pcu。網絡節點構成集合為Vi，邊構成的集合為Ei；

2)確定景區主要出入口為旅游交通起訖點，進入景區的交通只能從起訖點發生。并得到每個起訖點之間的OD交通量；

3)確定景區景點收費區域，得到在收費區域內部和與收費區域直接相連的道路，命名為景區關聯道路Ri。選取景區關聯道路，在于確定進入景區收費區域的必經路段，減少景區外圍區域的檢測量；

4)根據車輛檢測目標，對網絡圖進行切割。取景區關聯道路集合R，將OD點對運用Stoer-Wagner算法進行切割，得到每個OD點對最小割邊集Tj，割邊集可能不唯一，盡量選擇景區外圍道路和切割邊數少的集合，最后將所有OD點對的最小割邊集合并為T；

5)對T集合進行最小割與道路容量等級檢驗，符合道路容量標準的道路(通行能力>500 pcu/h)建設為車輛檢測點，對不符合容量標準的道路進行特殊交通組織管理；

6)運用TransCAD軟件的交通分配功能進行過境交通檢驗，并對車輛檢測點進行評價。

TransCAD的交通分配功能操作，首先根據OD分區繪制CAD圖作為面層，再繪制小鎮路網圖作為線層，然后根據實地路網屬性軟件自動生成阻抗矩陣，再進行OD分配，分配完成后通過對比道路服務水平，過境交通路徑的飽和度和行程時間，從而對過境交通路徑進行評價。根據上述步驟，得到特色小鎮人車檢測布局流程如圖4。

圖4 游住混合特色小鎮人車檢測布局流程Fig.4 Layout process of pedestrian and vehicle detection in a small town with mixed characteristics of traveling and living

1.3 檢測卡口布局可行性

車輛檢測點設計評價主要有3方面：檢測點數量優化、過境交通免檢率以及游玩車輛免重復檢測。

1.3.1 檢測點數量優化

車輛檢測位置卡口布局方法最直觀的效果，在于必要檢測點數量最小化。將檢測卡口布局算法所得的檢測點數量，與進入景區必經道路必須設置檢測點數量對比，分析檢測點數量優化效果。

1.3.2 過境交通免檢率

經過景區而不進入收費區域的車輛稱為過境車輛，這類車輛在外圍設置交通誘導標志，盡量減少被檢測概率，引入過境交通免檢率Ptt作為指標，計算如式(1)。Ptt通過TransCAD軟件的交通分配功能進行評價。

(1)

式中：d為過境車輛經過檢測點交通量；D為過境車輛交通量總量。

交通分配OD分成3類，入境OD(進入收費區)、遵守交通誘導規則的過境OD和非遵守規則過境OD。

在TransCAD中先分配入境OD，對象為景區關聯道路，得結果后通過“熱啟動”(warm start)模塊加載分配結果。再分配過境交通OD，設過境OD遵守率為a%。遵守的車輛分配對象為景區外圍道路，非遵守規則的車輛分配對象為全部道路。道路阻抗通過道路長度及設計速度確定。

全部OD分配后，用“Select Link/Zone Queries”工具箱查詢分配后路段流量，反跟蹤過境交通路徑，得到過境交通進入景區車輛的比例。分配方法選擇“隨機用戶平衡方法”，該方法同時允許最優路徑和較差路徑，較差路徑分配量少但不會出現零交通量的情況，相比其他方法它能產生一個更現實的結果。檢驗分配后其余道路是否滿足過境交通需求。

1.3.3 游玩車輛免重復檢測

為使進入收費景區游玩的車輛保持通暢，應該減少其被檢次數。即在景區游玩時無需重復經過檢測點，收費景區一進一出能夠滿足游玩所有景點的目的。通過分析游玩車輛的游玩區域是否包含車輛檢測路段即可判斷。

2 結果與分析

2.1 草塘景區車輛檢測點設置

根據車輛檢測管控點布局算法，對景區關聯網絡表R進行切割，采用Stoer-Wagner算法，計算OD點對間以容量倒數為權值且權值和最小的割邊集。該割集能同時滿足容量最大且邊數最小的條件。

以1號點為例，首先考慮從1號點進出的車輛進行最小割集得到結果為{e1,3,e1,13}，如圖5(a)。1、2號OD點對切割得最小割集為{e2，3}如圖5(b)。1號與剩余OD點對的最小割集有{e3,14}、{e14,15}、{e11,12,e12,13}、{e8，16}、{e17，18}，如圖5(c)～(f)。為所有車輛都能被檢測到，所有的OD點對進行最小割集算法后取并集，得到車輛檢測點割集T為：{e1，3,e1,13,e2，3,e3,14,e14,15,e11,12,e12，13,e8,16,e17,18}。這些點上包括了景區內車輛經過OD點對的必經之路，能夠檢測所有進入景區車輛。

圖5 景區割集T計算Fig.5 Calculation of scenic area cut set T

在所有邊割集中存在一條道路容量小于500 pcu/h的邊P={e1，13}，這條道路寬度過窄，不適合社會車輛進入，可對e13道路特殊交通組織采用如下方案處理：

1)不對社會車輛開放，僅允許景區內部游玩車輛通行。適用于前期游客及車輛較小的情況，該方案成本小，便于管理。由于道路等級低，在前期沒有大量客流進入，車流稀少，不會對景區造成較大經濟損失。

2)將該處道路設置為單行線，僅允許車輛出園，不允許進入。適用于景區經營上升期，游客數量逐漸增多，但還未到達景區內部路網的飽和度。為避免擁擠，出園游客可選擇部分小道單向出園，有利于緩解路網壓力，并且設置成本低，管理方便。

3)將道路提質改造，同時增加車輛檢測點。適用于景區穩定期，未來景區游客及車輛到達飽和狀態，則需要將一部分道路進行提質改造，以適應更大的人流和車流，該部分道路將會發揮巨大的作用。但是該措施成本高，需要額外增加管理設施，安排管理人員。

綜上取兩個集合的差集T-P得到的車輛檢測點共8個{e1，3,e2，3,e3,14,e14,15,e11,12,e12，13,e8,16,e17,18}。車輛檢測點設置結果如圖6。

圖6 車輛檢測點示意Fig.6 Vehicle detection point indication

2.2 檢測點評價

車輛檢測點設置完成后，按可行性分析步驟進行3方面評價。

1)計算得到的車輛檢測點的數量，相較于對所有進入景區的必經之路都設置檢測點(需10個)減少了2個(減少20%)，節約了大量檢測成本。景區必經道路如圖7。

圖7 進入景區必經道路檢測Fig.7 Inspection of all accessible roads entering the scenic area

2)過境交通免檢率。在計算過境交通流量分配時，根據當地統計，過境交通量約為總OD交通量的15%。景區采用過境高收費的情況下，設過境交通遵守率為90%。入境交通分配對象為景區關聯道路，遵守規則的過境交通分配對象為景區外圍道路，不遵守規則的過境交通分配對象為全部道路。道路阻抗根據道路長度與設計速度確定。

根據“Select Link/Zone Queries”查詢計算結果，過境交通量為607 pcu的情況下，有5 pcu的過境交通進入了收費景區道路，由式(1)可得過境交通免檢率為99%，過境交通分配結果如圖8。

圖8 過境交通分配結果Fig.8 Transit traffic allocation results

比較分配后的道路服務水平，景區外圍道路{e1,2,e2,14,e14，16,e14,17,e16,17,e1，12}服務水平優于景區關聯道路，v/c比最小值0.18，最大值0.38。道路條件可供過境車輛免費且暢通行駛，可保證過境交通的道路不被檢測。為防止駕駛員失誤進入景區關聯道路，在景區入口節點處應增設指路與警告標志，為車輛指路。對預約外游玩車輛進入停車場，過境車輛與預約外車輛進入景區建議采取高收費。

3)游玩車輛免重復檢測。考慮實際游玩情況，游玩車輛免重復檢測。針對一進一出的車輛，通過分析車輛游玩區域是否包含車輛檢測路段，即可判斷是否面重復檢測。根據景區內部路網實際情況，景區內部容量小于500 pcu/h的道路設置成步行道，該部分道路不允許外部車輛通過。過境交通免檢與游玩車輛免重復檢測示意如圖9。

圖9 過境交通免檢與游玩車免重復檢測示意Fig.9 Inspection exemption for transit traffic and the repeated inspection exemption for tour cars

由圖9可知，景區內部車輛游玩點為3、4、5、6、7、8、9、10、13、15、18、19、20，這些點之間彼此連通，無向圖連通分量為1，遍歷的過程中無需重復經過車輛檢測點，理論上現有設計所有進入內部游玩車輛都能免重復檢測，保證游客的游玩順暢度。

3 結 語

筆者針對游住混合特色小鎮景區的人車混行問題，提出了一套人車管理機制。并針對車輛收費檢測易漏檢和擁堵問題，設計了車輛檢測管控點布局算法，檢測所有進入收費區域車輛并避免擁堵且成本最省。具體研究結果如下：

1)為游住混合特色小鎮景區，提供了一套景區人車管理機制，對景區的人員與車輛進行分類，并逐個分析每類人員和車輛的特點與需求提出管理方案。分類管理能夠提高景區的管理效率，避免景區收費混亂的現象。

2)提出了車輛檢測卡口布局算法，該算法通過尋找以容量倒數為邊權值的無向圖的最小割集，能以最少的點和最大容量檢測所有進入收費景區的車輛。通過對貴州甕安縣草塘景區的實例應用，算法減少了20%的車輛檢測點。運用TransCAD交通分配功能進行檢驗，發現車輛檢測布局只影響1%過境交通，不存在游玩車輛重復檢測，提高了游玩順暢度。

特色小鎮的車輛檢測點設計存的不足為：考慮情況適用于外圍道路容量高于景區內部的特色小鎮景區，對內部網絡和阻抗設置考慮較為欠缺。

特色小鎮的車輛檢測管控點布局算法可以延伸到高速公路收費檢測與城市擁擠道路收費位置的確定上，現今全國各地取消省界收費站，如何追蹤逃費車輛軌跡，以及設置虛擬關卡的位置都是未來可以研究的應用方向。