許 奇, 毛保華*,b, 李明高, 馮旭杰

(北京交通大學(xué) a. 城市復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗室;b. 中國綜合交通研究中心,北京 100044)

基于自適應(yīng) Agent的地鐵站臺乘客集散仿真研究

許 奇a, 毛保華*a,b, 李明高a, 馮旭杰a

(北京交通大學(xué) a. 城市復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗室;b. 中國綜合交通研究中心,北京 100044)

作為提高地鐵運(yùn)行效率與服務(wù)水平的基礎(chǔ)研究,地鐵乘客集散仿真應(yīng)綜合考慮建筑環(huán)境、設(shè)施配置、運(yùn)輸組織三方面對乘客集散效率的影響.本文構(gòu)建了乘客自適應(yīng)Agent模型,從環(huán)境感知、行為決策、動作執(zhí)行三方面建立基于神經(jīng)元模型的環(huán)境擁擠感知模型,考慮擁擠的運(yùn)動行為啟發(fā)規(guī)則、運(yùn)動狀態(tài)離散更新規(guī)則.在構(gòu)建乘客微觀行為動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,以典型的地鐵島式站臺乘客集散為研究對象,建立地鐵站臺乘客集散仿真模型.仿真結(jié)果表明,在地鐵站臺建筑空間環(huán)境和設(shè)施設(shè)備配置確定的情況下,乘降客流需求和列車發(fā)車間隔對地鐵站臺最大乘客數(shù)及乘客集散效率影響顯著.

城市交通; 地鐵; 微觀行為模型; 自適應(yīng) Agent; 乘客集散仿真; 擁擠感知建模

1 引 言

站臺作為地鐵系統(tǒng)與乘客直接交互的服務(wù)平臺,其擁擠狀態(tài)下的乘客集散行為呈現(xiàn)顯著的復(fù)雜非線性動態(tài)特征,造成乘客移動效率降低,直接影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率與服務(wù)質(zhì)量.因此,研究站臺客流集散現(xiàn)象,對運(yùn)營組織及安全保障具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

地鐵網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的發(fā)揮依賴于運(yùn)營組織與建筑環(huán)境的協(xié)調(diào)配合.由于基礎(chǔ)設(shè)施投資昂貴、建設(shè)周期長,建成后難以對不合理的布局進(jìn)行改進(jìn),因此,國內(nèi)外學(xué)者更多地關(guān)注車站建筑環(huán)境與乘客交互的協(xié)調(diào)設(shè)計,包括不同區(qū)域的服務(wù)水平評價[1,2]、設(shè)施設(shè)備配置布局對乘客集散的影響[3,4]、設(shè)施設(shè)備疏散能力及瓶頸分析[5,6]、不同區(qū)域的乘客流自組 織 現(xiàn) 象[7,8]、 運(yùn) 輸 組 織 方 案 對 乘 客 集 散 的 影響[9].然而,當(dāng)?shù)罔F線網(wǎng)發(fā)展到較大規(guī)模時,僅依靠增加設(shè)施設(shè)備規(guī)模和提高其能力,已不能滿足由網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)所誘發(fā)的復(fù)雜客流需求,擁擠成為常態(tài).因此,需綜合考慮建筑空間環(huán)境、設(shè)施設(shè)備配置與布局、運(yùn)輸組織對乘客運(yùn)動行為的影響,分析站臺乘客集散時空規(guī)律,研究提高乘客在節(jié)點(diǎn)移動效率的關(guān)鍵問題.

針對上述問題,本文構(gòu)建基于自適應(yīng) Agent的地鐵站臺乘客移動仿真及分布計算模型,研究簡單規(guī)則涌現(xiàn)復(fù)雜現(xiàn)象的內(nèi)在機(jī)理,分析典型站臺環(huán)境下乘客局部行為交互導(dǎo)致的宏觀客流時空演化規(guī)律.

2 地鐵站臺乘客擁擠感知模型

2.1 乘客自適應(yīng) Agent模型

Agent是具有自主性、學(xué)習(xí)性和適應(yīng)性的人工智能程序.自適應(yīng) Agent能感知周圍環(huán)境的改變,并利用認(rèn)知結(jié)果不斷修正其內(nèi)部狀態(tài)以適應(yīng)環(huán)境的變化.在地鐵站臺乘客集散仿真模型中,乘客自適應(yīng) Agent定義為四元組:

式中 i—— 乘客數(shù),i=1,2, …,N;

S —— 運(yùn)動狀態(tài)集合;

Ξ—— 環(huán)境感知模型,表示乘客對其周圍環(huán)境擁擠程度的感知,以獲得影響行為決策的主要信息表征;

Ψ ——行為決策模型,表示乘客 Agent根據(jù)感知信息和決策規(guī)則完成知識推理,并做出合理的運(yùn)動行為決策;

Z —— 動作執(zhí)行模型,表示乘客 Agent運(yùn)動狀態(tài)的改變,是行為決策的實(shí)現(xiàn)結(jié)果.

乘客運(yùn)動狀態(tài)集合S為表征乘客運(yùn)動特征的變量及其狀態(tài)值組成的集合,定義為:

式中 t——仿真時間;

x——位置矢量;

v——速度矢量;

v0——期望速度;

m——乘客質(zhì)量,由公式 m/160[10]計算乘客在水平面的投影半徑;

T——目標(biāo)點(diǎn).

2.2 乘客擁擠感知模型

在擁擠感知建模中,乘客通過感知系統(tǒng)獲取周圍環(huán)境信息,經(jīng)過加工后完成信息篩選和表征,以獲得影響決策的關(guān)鍵信息.既有研究[11]表明行人運(yùn)動過程所獲取的感知信息主要來自于視覺.為表征乘客視覺信息,引入離散化的乘客視野范圍,如圖1 所示.乘客視域由視距 H和視角2φ界定;α0為乘客運(yùn)動方向與目標(biāo)點(diǎn)T之間的夾角.

圖1 地鐵乘客 Agent離散視域Fig.1 The basic geometrical elements of passenger visual field

乘客的運(yùn)動行為受視覺信息影響顯著.既有研究表明[12]處于運(yùn)動狀態(tài)的行人通過估計與周圍其他行人和障礙物發(fā)生碰撞的時間,避免碰撞的發(fā)生.同時,乘客的感知能力和認(rèn)知過程受周圍環(huán)境的影響,表現(xiàn)為乘客視覺信息的表征依賴于乘客對環(huán)境擁擠的感知.因此,基于 Moussa?d 提出的視覺信息表征方法[13],本文建立考慮擁擠的乘客視覺信息表征算法,如式(3)所示.

式中 dmental(u, α) —— 視域范圍內(nèi)任意 α 方向,乘客所感知的與其最先發(fā)生碰撞乘客或障礙物的心理距離;

dphysical( α) —— 視域范圍內(nèi)任意 α 方向,乘客與最先發(fā)生碰撞乘客或障礙物的距離,描述實(shí)際發(fā)生碰撞的物理距離;

f(u) —— 擁擠感知函數(shù),模擬乘客對周圍環(huán)境擁擠程度的感知.基于神經(jīng)元模型,擁擠感知函數(shù) f(u)[10]定義如式(4)-式(7) 所示.

式中 ωk—— 第 k 個子視域的權(quán)重;

φk——第k個子視域的視覺信息輸入集合;

θ—— 擁擠感知閾值;

v1,v2,…,vk—— 第 k 個子視域范圍內(nèi) nk個乘客的速度矢量集合;

ρk—— 第 k 個子視域范圍內(nèi)的乘客密度.

3 地鐵站臺乘客動力學(xué)建模

在運(yùn)動過程中,乘客需在瞬間對當(dāng)前的環(huán)境做出合理的行為決策,任何的邏輯思考和尋優(yōu)策略均是無效的.基于由有限理性發(fā)展而來的生態(tài)理性概念,認(rèn)知啟發(fā)式描述復(fù)雜環(huán)境下,人類確保行為合理的決策規(guī)則,是快速、簡捷的認(rèn)知過程[14].本文在考慮擁擠效應(yīng)對乘客運(yùn)動行為影響的基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于認(rèn)知啟發(fā)式的乘客運(yùn)動行為規(guī)則,并提出乘客運(yùn)動狀態(tài)的離散更新規(guī)則.

3.1 運(yùn)動行為模型

地鐵乘客運(yùn)動行為建模的基礎(chǔ)是行人動力學(xué)模型;其關(guān)鍵[15]是如何描述乘客運(yùn)動方向和速度的選擇機(jī)理.

(1)方向選擇規(guī)則.

運(yùn)動過程中的方向選擇是行人最重要的行為模式之一.乘客在擁擠環(huán)境下的方向選擇規(guī)則定義為考慮周圍其他乘客和障礙物的影響,乘客選擇在當(dāng)前位置 x使其能最快到達(dá)目標(biāo)點(diǎn) T 的方向,如圖2 所示.基于采納最優(yōu)啟發(fā)式規(guī)則[14],乘客方向選擇規(guī)則如式(8)定義.

式中 d(u, α) —— 乘客選擇移動方向 α 上的第一個乘客或障礙物到視域邊界的距離;

dmax—— dphysical的最大值,在數(shù)值上等于視距H.

圖2 乘客方向選擇計算示意圖Fig.2 Schematic diagram of passenger walking direction choice decision

(2)速度選擇規(guī)則.

運(yùn)動過程中的速度選擇是另一種行人最重要的行為模式.乘客在擁擠環(huán)境下的速度選擇規(guī)則定義為在避免碰撞發(fā)生的基礎(chǔ)上,乘客 t時刻的速度選擇 vdes(t) 與周圍其它乘客的平均速度 vavg趨同.基于模仿群體行為啟發(fā)式規(guī)則[14],乘客速度選擇規(guī)則如式(9)定義.

式中 dh—— t時刻,乘客選擇移動方向 α 上與第一個乘客或障礙物的距離;

τ ——弛豫時間,表征乘客為適應(yīng)環(huán)境,由行為決策導(dǎo)致運(yùn)動狀態(tài)改變的持續(xù)時間.

3.2 狀態(tài)更新規(guī)則

在行人動力學(xué)建模中,其運(yùn)動狀態(tài)可采用連續(xù)和離散兩種更新機(jī)制.地鐵站臺乘客集散仿真涉及Agent數(shù)量較多,針對計算效率與建模細(xì)致度的平衡問題,本文采用離散時間更新規(guī)則,乘客動力學(xué)模型[10]如式(10)和式(11)所示.

式中 αdes(t)——t時刻乘客選擇移動的方向.

4 仿真案例研究

4.1 模型參數(shù)及仿真場景

隨著網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營導(dǎo)致的客流需求不斷增加,地鐵站臺客流分布在時間和空間上均呈現(xiàn)顯著的不均衡性.為驗證所建立的地鐵站臺乘客微觀行為模型,在乘客擁擠感知和動力學(xué)建模的基礎(chǔ)上,以典型的地鐵島式站臺乘客集散為研究對象,構(gòu)建基于自適應(yīng) Agent的地鐵站臺乘客集散仿真模型.地鐵島式站臺乘客集散仿真模型相關(guān)參數(shù)如表1所示.

在站臺乘客集散仿真場景中,客流需求為乘降乘客數(shù),其中,上車乘客數(shù)服從參數(shù)為 1.3 的泊松分布,下車乘客數(shù)分別為 150 人、200 人、250 人、300 人;上下行列車停站時間均為 30 s,發(fā)車間隔分別為 90 s 和 180 s,且上下行列車到站間隔比為1 ∶1.綜上,根據(jù)乘降客流和列車發(fā)車間隔的不同,仿真場景共計 2×4=8 個.地鐵島式站臺乘客集散仿真場景如圖3所示.

表1 地鐵島式站臺乘客集散仿真模型參數(shù)Table1 Parameters of the proposed simulation model

圖3 地鐵島式站臺仿真場景快照Fig.3 Snapshot of simulation for subway island platform

4.2 仿真結(jié)果分析

在地鐵站臺建筑空間環(huán)境和設(shè)施設(shè)備配置確定的情況下,乘客集散時空分布與乘降乘客數(shù)量和列車發(fā)車間隔相關(guān).通過構(gòu)建典型地鐵島式站臺乘客集散仿真模型,研究不同客流需求,以及列車發(fā)車間隔對站臺客流時空演化的影響.當(dāng)列車發(fā)車間隔為 90 s,下車乘客數(shù)由 150 人變化至 300 人時,站臺乘客總數(shù)變化趨勢如圖4所示;其他條件不變,列車發(fā)車間隔增加為 180 s 時,站臺乘客總數(shù)變化趨勢如圖5所示.

從圖4中可以看出,當(dāng)下車乘客數(shù)為 150 人和200 人時,列車到達(dá)后導(dǎo)致的站臺最大乘客總數(shù)基本保持一致,仿真數(shù)據(jù)表明當(dāng)乘降乘客需求較小時,出站乘客能及時疏散,站臺滯留乘客較少.當(dāng)下車乘客數(shù)為 250 人和 300 人時,列車到達(dá)后導(dǎo)致的站臺最大乘客總數(shù)呈現(xiàn)逐漸增加趨勢,其仿真數(shù)據(jù)表明當(dāng)乘降乘客需求增大時,出站乘客疏散效率降低,在上下行列車到站間隔內(nèi)(60 s)不能及時清空站臺,導(dǎo)致站臺滯留乘客增加.仿真結(jié)果表明,當(dāng)列車發(fā)車間隔較小時,隨著站臺下車乘客數(shù)的增加,乘客疏散效率降低,導(dǎo)致不能及時清空站臺,站臺最大乘客總數(shù)呈現(xiàn)逐漸增加趨勢.

圖4 列車發(fā)車間隔為 90 s,下車乘客數(shù)增加時的站臺最大乘客數(shù)變化圖Fig.4 The time evolution of the number of assembling passengers on platform under train departure frequency is 90 s

圖5 列車發(fā)車間隔為 180 s,下車乘客數(shù)增加時的站臺最大乘客數(shù)變化圖Fig.5 The time evolution of the number of assembling passengers on platform under train departure frequency is 180 s

從圖5中可以看出,當(dāng)下車乘客數(shù)從 150 人增加到 300 人時,列車到達(dá)后導(dǎo)致的站臺最大乘客總數(shù)均保持基本一致.仿真結(jié)果表明,列車發(fā)車間隔較大時,出站乘客均能在上下行列車到站間隔內(nèi)(105 s) 清空站臺,乘客疏散效率沒有隨著乘降客流需求的增加而大幅降低,站臺滯留乘客較少.

綜上,乘降客流需求和列車發(fā)車間隔對地鐵站臺最大乘客數(shù)及乘客集散效率影響顯著.上下行列車發(fā)車間隔的不同步導(dǎo)致列車到站間隔的差異.當(dāng)上下行列車到站間隔較小時,隨著乘降客流需求的增加,乘客集散效率降低,站臺最大乘客數(shù)呈現(xiàn)逐漸增加趨勢;當(dāng)上下行列車到站間隔較大時,隨著乘降客流需求的增加,乘客集散效率降低不顯著,站臺最大乘客數(shù)基本保持一致.

5 研究結(jié)論

地鐵乘客個體間的局部簡單規(guī)則可表現(xiàn)站臺乘客群體的復(fù)雜集散行為.本文通過構(gòu)建基于神經(jīng)元模型的環(huán)境擁擠感知模型,研究地鐵乘客個體運(yùn)動狀態(tài)下對環(huán)境擁擠的視覺信息表征;在考慮擁擠對乘客運(yùn)動行為影響的基礎(chǔ)上,建立基于認(rèn)知啟發(fā)式的乘客運(yùn)動行為規(guī)則,并提出了乘客運(yùn)動狀態(tài)的離散更新規(guī)則;在構(gòu)建考慮擁擠的乘客微觀行為動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,以典型的地鐵島式站臺乘客集散為研究對象,建立了地鐵站臺乘客集散仿真模型,研究乘降乘客數(shù)量和列車發(fā)車間隔的變化對乘客集散效率的影響.仿真結(jié)果表明,在地鐵站臺建筑空間環(huán)境和設(shè)施設(shè)備配置確定的情況下,乘降客流需求和列車發(fā)車間隔對地鐵站臺最大乘客數(shù)及乘客集散效率影響顯著.

地鐵站臺乘客集散建模的影響因素復(fù)雜繁多.本文構(gòu)建的模型重點(diǎn)考慮了擁擠效應(yīng)對乘客運(yùn)動行為的影響,建立了考慮擁擠的地鐵乘客微觀行為動力學(xué)模型,但模型需要標(biāo)定的部分參數(shù)較為困難,如擁擠感知閾值;其次,模型涌現(xiàn)的仿真結(jié)果在一定程度上反映了乘客集散現(xiàn)象,但模型有效性仍需實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證.因此,通過設(shè)計合理的實(shí)驗方案,結(jié)合視頻采集和數(shù)據(jù)處理技術(shù),采集地鐵真實(shí)場景的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)標(biāo)定及驗證模型,是作者下一步研究的工作.

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Simulation of Passenger Flows on Urban Rail Transit Platform Based on Adaptive Agents

XU Qia,MAO Bao-huaa,b,LI Ming-gaoa,FENG Xu-jiea
(a.MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology; b.Integrated Transportation Research Center of China,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)

Modeling and simulation of passenger flows on urban rail transit platform is a key issue in improving operation efficiency and service of level of urban rail transit,which should consider architectural environment,facilities implementation,and transportation organization.To simulate this kind of passenger for planning or evaluation,3-layer architecture adaptive agent model is proposed to simulate passenger microscopic behaviors,which is based on visual perception module,making-decisions module,and action execution module.In respect of perception of agents,we construct a neuron-model-based perception model of environmental crowding to examine how individual URT passengers on the move represent the visual information of environmental crowding.Then,we define rules for behaviors based on cognitive heuristics for making-decisions module,and propose a discrete rule for the updating of passenger movement state for action execution module.Based on modeling passenger behavior dynamics,a microscopic simulation model for complex passenger flows on urban rail transit platform is developed.As a case study,the passenger flows scenarios of an island platform of urban rail transit station are simulated.Simulation results show that boarding and alighting passengers demand and train departure frequency have a remarkable impact on the maximum number of assembling passengers on platform and efficiency of mustering and evacuating under given conditions of building environment and facilities.

urban traffic;urban rail transit;microscopic behavior model;adaptive agents;passenger mustering and evacuating simulation;crowding perception modeling

1009-6744(2014)01-0028-07

U293.1

A

2013-04-25

2013-09-17錄用日期:2013-09-26

國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(71131001); 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(2012CB725406); 中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助(2012YJS053).

許奇(1982-), 男, 云南普洱市人, 博士生.*通訊作者:bhmao@bjtu.edu.cn