[发明专利]城市公共自行车租赁点布局优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及城市公共自行车租赁点布局方法，尤其是对现有公共自行车租赁点布局的优化，属于交通规划领域。 

背景技术

作为一种健康、节能、环保的出行方式，公共自行车一方面为短距离出行带来便利，另一方面也通过换乘(B+R)扩大了公共交通站点的客流吸引范围，改善了中长距离出行方式结构，节约了道路资源。实践表明，成功发展公共自行车，离不开正确的规划运营和宣传引导，其中规划布局的不合理往往造成各租赁点资源配置的失衡，导致服务水平降低、客源流失以及企业亏损并最终无法运营。现有对公共自行车租赁点布局的研究以宏观和定性分析为主，主要集中在布局原则、特征分析和规模预测上，对定量模型的研究较少。现有成果缺乏考虑公共自行车出行需求和设施供给间的反馈，同时模型需要大量调查数据支持，可实施性不强。 

发明内容

为了克服现有方法的不足，本发明从居民出行需求和交通设施供给角度出发，建立基于双层规划的城市公共自行车租赁点布局优化模型，研究模型解法，为公共自行车租赁点布局决策提供科学依据。 

本发明采用的具体方案如下： 

一种城市公共自行车租赁点布局优化方法，包括以下步骤： 

1)首先建立用于下层预测模型和上层方案评价模型的数据库； 

2)进行需求预测的出行生成和出行分布； 

3)方案模拟和评价，在判定收敛后得到最优方案。 

其中： 

所述的步骤1)中的数据库建立过程如下： 

11)首先，确定规划范围，根据现状及规划用地类型，选择公共自行车租赁点备选位置；其次，以居民出行调查资料为基础，分析社会经济指标，标定不同出行者的相关参数，包括年龄、收入结构以及各出行方式的拥有率速度、费用、舒适度； 

12)明确区域内常规公交和轨道交通的站点位置、服务范围，各公共交通线路的发车频率，以及首次进入区域的公共交通平均乘载率。 

所述的步骤2)中的出行生成和分布预测过程如下： 

21)根据用地类型划分内部和外部交通小区，统计各小区内人口和岗位数； 

22)出行生成根据用地结构，采用交叉分类法，对不同年龄、出行目的的出行者分别进行预测，预测时间为早高峰； 

23)出行分布采用双约束重力模型，并单独考虑对外出行的分布情况。 

所述的步骤3)中的方案模拟、评价及最终方案确定过程如下： 

31)初始方案集为由计算机随机产生定义下种群大小的n个公共自行车租赁点布局方案，令其为种群的第一代； 

32)对每一个方案根据下层模型求解方法进行方式划分和交通分配，由此得出的总出行成本，经过惩罚函数修正后反馈至上层模型进行评价； 

33)若评价结果收敛或达到种群最大代数，转移至下一步，否则，对各方案进行自适应遗传算法中的选择、交叉和变异；更新方案集，转移至下一代，返回步骤32)； 

34)选择评价结果最优的方案，作为最终方案。 

本发明在公共自行车租赁点布局优化问题上，采用双层规划模型，对政府规划部门和出行者两种不同目标的人群分别建模。 

(1)下层模型 

下层模型用以描述出行者在既有网络上方式和路径的选择，即方式分担和交通分配。用于联合方式分担交通分配的网络是由公共交通网、道路网、自行车网和步行网组成的超级网络。在该网络中，每个出行者都将选择广义费用最省的出行方式和路径。每一次分配后应根据路段流量对阻抗进行更新并反馈至方式分担模型中。 

方式分担方面，由于出行方式较多且涉及到多方式换乘，为避免简单Logit(分对数)模型具有的IIA(相关选择独立性)特性和喜好随机性限制，本发明采用mixed Logit(混合分对数)模型。 

交通分配方面，每一个出行者将选择起终点间出行成本最低的方式和路径。当网络达到平衡时，出行者无法通过变更出行方式和路径来降低出行成本。用户平衡模型实现了理论上 的最优，然而实际上用户往往基于随机的意念出行成本进行决策，故采用随机用户平衡模型(SUE)。 

(2)上层模型 

政府部门在规划公共自行车租赁点布局时，需要根据所在地区出行需求特征，选择最优布局方案，使得总出行成本和设施建设成本最小。同时，依据公共自行车租赁点布局的原则，建立三个约束条件：租赁点间距、密度和使用量。