李 磊

（重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074）

關(guān)鍵字：公交規(guī)劃；通行能力；跳站?？浚粚哟畏治龇?/p>

1 研究背景

熱門公交站點公交排隊與大量乘客等候公交的現(xiàn)象普遍存在，導致乘客與公共汽車的需求矛盾加劇。此外，公交車排隊進站過程中，車輛在站臺泊車范圍不明，乘客無法確定公交車?？课恢茫S公交車移動，影響他人乘車；公交車進出站時，極易與當前道路行駛機動車發(fā)生沖突，使得公交進出站和乘客乘車效率大大降低，延長乘客出行時間，降低道路通行效率。本文考慮采用跳站?？康姆绞絹肀苊饬熊嚮F(xiàn)象的產(chǎn)生，對重復系數(shù)大，通行能力不能滿足需求的公交線路進行簡化，提高公交運行效率。

2 研究現(xiàn)狀

目前，部分公交站點處交通擁堵嚴重，公交車運行效率下降。這是因為高峰期間的公交流量超過了站點的服務能力，傳統(tǒng)公交運行方法無法滿足不斷增長的公交?？啃枨蟆６惶就？坎呗阅軌驕p少部分交通站點的?？寇囕v數(shù)，同時提升公交運行效率。早在20世紀，在歐美等發(fā)達國家的大城市中就已開始采用公交跳站運行策略，我國部分特大城市也開始研究這一策略，其中，吉林大學的孫鋒等人通過分析跳站運行對乘客出行時間的影響，建立乘客總出行時間最小的公交跳站運行方法。但在實際運用中，由于缺少實驗成果，實際運行效果不佳，出現(xiàn)公交站點利用率低、乘客換乘難等問題，公交服務水平?jīng)]有顯著提高。

3 跳站停靠的設(shè)置基礎(chǔ)

（1） 一次完整的公交出行要經(jīng)歷四個階段：①到達公交站點的時間；②乘客等待公交的時間；③公交載客運行時間；④最終抵達目的地的時間。

（2） 路網(wǎng)中只存在公交車和小汽車。

（3） 乘客隨機分布在站點周圍，且乘客上下車不受其他干擾因素的影響。

（4） 某公交路線在站點i實行跳站?？亢?，所有受跳站?？坑绊懙某丝涂梢栽谥貜驼军c換乘其他公交線路來到達目的地。

4 跳站?？康男枨竽Ｐ?/h2>

（1） 查詢所有待調(diào)整線路的站點，并將位于地圖上最左端的站點定義為1，然后依次將站點定義為1到n；

（2） 針對所有線路，構(gòu)建n階的矩陣，對該矩陣中的元素xij（i，j∈n且i≠j） 定義如下：

定義該矩陣對角線上的元素xii均為0，由此得到每一條公交線路所對應的矩陣；

（3） 將步驟二得到的任意兩個矩陣A和B進行點乘，得到一個新的n階矩陣Y，則有：

即Yij=1則站點i與站點j為公交線路A和B上的重復站點，反之則不是。

（4） 對所有點乘得到的矩陣進行分析，由站點數(shù)字推導出可以設(shè)置跳站停靠的站點，以及與之對應的公交路線。

5 跳站?？康膬?yōu)化模型

5.1 跳站停靠的站點選擇

對可以設(shè)置跳站?？康恼军c進行公交運行分析，將公交線路重復系數(shù)大，通行能力不能滿足需求的站點作為跳站?？康膬?yōu)選目標。

5.2 跳站?？康木€路優(yōu)化模型

（1） 確定一個目標層，將各影響因素 （本方案為各客運線路小時客流量、汽車班數(shù)、站點?？繒r間） 作為指標層，根據(jù)實際調(diào)查情況給出各影響因素對于目標層的影響程度，將途徑重復站點的線路依次羅列到方案層，并根據(jù)實際情況給出每條線路對于指標層各因素的影響程度。

（2） 根據(jù)步驟一可以得到n+1個比較矩陣，求解指標層對目標層比較矩陣和方案層對指標層比較矩陣的特征值以及特征向量的求解，并進行一致性驗證，然后將特征向量合并得到方案層對指標層的權(quán)重矩陣，最后將權(quán)重矩陣相乘，則可得到方案層對目標層的權(quán)重，而可以從方案層中選出目標線路。

5.3 優(yōu)化模型的求解

根據(jù)實地調(diào)查的數(shù)據(jù)資料構(gòu)建出指標層對目標層的判斷矩陣以及方案層對指標層各指標的判斷矩陣B1、B2、B3，然后對待選擇的公交站點數(shù)據(jù)進行分析，將指標層客流量、汽車班次及停靠時間之間兩兩比較得到三個指標之間的重要程度，從而得到三個指標的判斷矩陣A，再將各條線路的客流量、汽車班次以及?？繒r間進行匯總整理，則可得相關(guān)指標的數(shù)據(jù)表格，數(shù)據(jù)內(nèi)容為：

通過關(guān)聯(lián)矩陣，得到方案層各線路對于各指標的影響程度矩陣B。在此基礎(chǔ)之上，通過matlab編程，從而求解出各判斷矩陣最大特征值所對應的特征向量，即指標層對目標層的權(quán)向量w1，方案層對各指標的權(quán)向量w2、w3…wm?，F(xiàn)令矩陣將矩陣C和矩陣D相乘即可得到方案層中各方案對于目標層的影響程度wa。通過權(quán)向量可得某站點具體是哪條公交線路對該站點的影響最小，則為優(yōu)化路線。

6 實例分析

本文以重慶市301、313、475三條公交線路為樣本，采用上述模型進行分析。由于篇幅問題，涉及的公交站點僅考慮了該三條線路的通過站點。

6.1 跳站停靠的站點選擇

根據(jù)實際調(diào)查，并統(tǒng)計篩選三條公交線路站點，得到一共40個不同的站點，即n=40。根據(jù)這40個站點在重慶市內(nèi)的具體位置，對這40個站點進行賦值，則每一條公交線路都可用一個40階的矩陣來表示，其中301線路對應矩陣A，313線路對應矩陣B，475線路對應矩陣C。

采用公式 （2），線路A和線路B的點矩陣為YAB，其中YAB（1，2） =1等13個元素的值都為1，即這13個元素所代表的公交站點為301與313這兩條線路的重復站點。對這13個元素進行分析，得到不同的數(shù)字一共有16個，即共有16個重復站點。

進行比對，得到301和313這兩條線路的具體重復站點為磁器街，中興路等16個站。同理，矩陣YAB點乘矩陣C得到矩陣YABC，求得線路A，B，C的重復站點為四公里，五公里，六公里，七公里。

6.2 跳站?？康木€路選擇

將六公里作為跳站停靠線路優(yōu)化中的目標層，選擇301路、313路、475路公交作為方案層。通過數(shù)據(jù)分析，影響程度大小依次為客流量，汽車班數(shù)，站點?？繒r間從而可以得到這三個指標的判斷矩陣A：

根據(jù)相關(guān)線路的具體數(shù)據(jù)可以得到方案層中三條公交線路對于指標層的矩陣B1，B2，B3。指標層對目標層的權(quán)向量w1，方案層對各指標的權(quán)向量w2、w3、w4。令矩陣C=w1，矩陣，則有：

最終，將矩陣C和矩陣D相乘即可得到方案層中各方案對于目標層的影響程度，本文通過對程序的運行后得到最終的權(quán)向量為：

通過該權(quán)向量可以得出，在六公里站點301路公交車的影響程度最大，313路影響程度次之，475路公交車影響程度最小，故應該對475路公交進行跳站運行。

6.3 vissim現(xiàn)狀仿真分析

采用vissim對該路段的現(xiàn)狀及方案進行模擬，同時輸出兩個主要的評價指標——排隊時間和通過數(shù)據(jù)檢測點的瞬時速度，評價指標見表1。

表1 跳站運行前后的運行狀態(tài)對比

通過仿真前后的運行數(shù)據(jù)進行對比可以發(fā)現(xiàn)：采用跳站?？亢蟮墓痪€路的總排隊時間減少了51.90%，運行速度提高了23.21%。

7 結(jié)語

本文在分析公交跳站?？康倪\行策略和公交路網(wǎng)中公交站點運行情況的基礎(chǔ)上，建立公交車跳站?？康膬?yōu)化模型，對城市高峰期擁堵頻發(fā)的公交線路進行優(yōu)化。利用vissim對路段優(yōu)化前后分析可得，在高峰時期設(shè)置公交跳站?？?，可以有效地減少公交站點的車流交織，提高站點及其關(guān)聯(lián)路段的通行效率，提升公交線網(wǎng)服務水平，降低城市道路擁擠程度。