城市群多方式旅客运输网络能力优化建模及算法研究

发布时间：2020-10-24 08:25

　　 我国城市群发展已进入快车道,随着城市群内部人口、产业布局的不断优化,城镇之间的经济产业联系逐步紧密,城市群交通运输需求的时空分布也发生着巨大变化。与此同时,客运服务供给与出行需求之间出现的不适应、不平衡现象导致不同城市群交通方式之间竞争激烈,多方式运输能力的协调性很难得到充分发挥,造成严重的资源浪费和环境污染问题,这种现象在一定程度上影响着城市群空间向更加合理的结构演化,阻碍了城市群的形成与发展。在这种情况下,为了使城市群交通系统的运输能力与不断变化的客运出行需求相匹配,应该首先考虑如何利用和改进既有的运输网络服务能力来满足短期内的城市群出行需求,这就涉及对城市群多种交通方式的运输能力进行协同优化配置。因此,本文就城市群多方式旅客运输网络能力优化问题进行研究。首先,基于对城市群交通系统的分析,对城市群旅客出行进行定义,并将城市群旅客的出行过程分为三个阶段:起点城市的市内出行、城际出行以及讫点城市的市内出行;随后分析了城市群旅客出行需求的产生机理和特征,并在此基础上,通过对传统重力模型的改进,提出了基于产业关联度的城市群客流分布模型,分析了城市群旅客运输需求在空间上的分布规律。其次,与城市群交通系统结构和旅客出行过程相对应,基于超网络理论构建城市群多方式交通超网络模型;根据网络结构特性以及旅客出行特征,分别对不同路段的广义费用进行定义;考虑到旅客出行需求会随着网络出行条件的不断优化和改善而发生变化,基于交通网络平衡分析理论和变分不等式理论,构建了弹性需求下的多方式随机平衡分配模型;基于相继平均法和有效超路径搜索算法设计求解算法,并通过一个算例对模型和算法的有效性进行验证和分析。最后,建立了城市群多方式旅客运输网络能力优化的多目标双层规划模型,考虑到交通规划管理决策问题的多目标性,上层规划在考虑社会福利最大、网络车辆尾气排放量最小以及空间不公平性最低的情况下对多种城市群交通方式的旅客运输能力进行优化配置;下层模型为弹性需求下的多方式随机平衡分配模型。同时,为了能够快速并行地搜索和生成帕累托最优解集,应用基于GAB算法和O-K算法的多目标双层规划求解算法对模型进行求解,并通过一个算例对模型和算法的有效性进行阐释和验证。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：O221;U12
【部分图文】：

城镇化的发展大体可分为早期、中期和成熟期三个阶段，以４０％和７０％作为??城镇化水平的临界值，低于４０％的城镇化时期称为早期阶段，高于７０％的城镇化??时期称为成熟期阶段，介于４０％至７０％之间的城镇化时期称为中期阶段［１］。图１－１??显示了不同发展阶段的城镇化水平发展速度，可以看出，早期阶段和成熟期阶段的??城镇化发展速度较为缓慢，中期阶段的发展速度较为快速。英国、美国和日本等发??达国家的城镇化率已在２０世纪末或２１世纪初期接近８０％或以上，相应地，其城??市群也已进入高度发展的稳定阶段，相比之下，截至２０１７年，我国的城镇化率仅??为５８．５２％，这说明我国的城镇化发展仍处于中期阶段，我国城市群正处于高速发??展的阶段。??１００％??????英国８９％?１＾??Ｂ０Ｏ／Ｏ?ｉｇ８〇％２〇〇〇＾ｒｒ＿??Ｚ日本?７９％?２０００??＾?６０／〇?１?５８．５２％?２０Ｈ／??ｇ?４０％??■￣???２０％????０％??????早期阶段?中期阶段?成熟期阶段?年限??图１－１城镇化水平的发展速度??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｔｈｅ?ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ?ｓｐｅｅｄ?ｏｆ?ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ?ｌｅｖｅｌ??城市群与其综合交通系统之间存在着互为因果、互为促进的辩证关系。交通运??输是城市群形成的先决条件之一，优越的交通运输规划可以引导城市群向着更加??有序、可持续的方向健康发展，随着城市群的不断壮大与繁荣，发达的城市群经济??可以为交通基础设施建设提供资金

整个交通系统可以由多种交通方式子网络构成的网络模型来表示，该网络具有多??层、多级、多属性和拥堵性等超网络结构特征，该城市多方式交通超网络的基本结??构如图２－１所示。??？？？？？？?／?／?？？？？？？?／??３；???＼?乙?ｉ－?＿ｌｘ?－？？－？地铁网涂？？－？？??＼?Ｉ?？?＼?—－小汽车网络－一?？??ｌ．＊?—公交车网络＊—???，？：．丨－……换乘路段……??—?■？…上?／?下网路段？？？??Ｚ???Ｘ?〇换乘点??图２－１多方式交通超网络模型??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｍｕｌｔｉ－ｍｏｄａｌ?ｔｒａｆｆｉｃ?ｓｕｐｅｒ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｍｏｄｅｌ??２．２交通选择模型??在交通系统中，为了模拟出行者在出行过程中的交通选择行为，可为每一种出??行方案定义一个效用值，该值可以反映按照该方案出行后将获得的收益大小。分别??用＃和／表示出行方案集合与用户类型集合，出行效用值ａ的定义式如下：??Ｋ＝Ｋ＋￡：，?ｎｅＮＪｅｌ?（２－１）??式中，＜是随机误差项，表示影响出行效用的不确定因素，Ｇ表示方案《对于／类??型用户的确定性效用值，可以表示为时伺、货币、舒适度等成本因素的加权和，即：??（２－２）??式中

（ｒｉｇｈｔ）??网络式城市群是多个城市分散布局的城市群形态，各个城市具有不同的职能??和分工，发达的交通网络将各城市直接相连，如图３－２所示。这类城市群一般具有??多个实力相当的中等规模以上城市，这些城市共同促进城市群的形成与发展。??中心城市０非中心城镇＃通道联系Ｃ?＿般联系??图３－２网络式城市群结构（左）与交通需求特性（右）??Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ｕｒｂａｎ?ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?（ｌｅｆｔ）?ａｎｄ?ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ?ｄｅｍａｎｄ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ??（ｒｉｇｈｔ）??轴带式城市群是两个及以上中心城市形成优势的交通走廊或产业关联带的城??市群形态，大量的产业协作均依靠这些廊道进行。在轴带式城市群中，一般有多个??中心城市以及多条轴带，轴带上的通道运输需求极大，如图３－３所示。??中心城市０非中心城镇＃通道联系般联系??图３－３轴带式城市群结构与交通需求特性??Ｆｉｇｕｒｅ?３－３?Ａｘｌｅ－ｂｅｌｔ?ｕｒｂａｎ?ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ａｎｄ?ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ?ｄｅｍａｎｄ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ??２２??
【参考文献】

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本文编号：2854234