韓笑宓，鄭維清，楊 權(quán)，盛 濤

（交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院，北京 100029）

0 引言

客運(yùn)樞紐是客流集散的主要場(chǎng)所，樞紐內(nèi)的乘客換乘組織水平反映了樞紐的整體服務(wù)水平。當(dāng)前，仍有相當(dāng)一部分客運(yùn)樞紐存在換乘客流集中、換乘效率低等問(wèn)題，亟待通過(guò)調(diào)整樞紐內(nèi)的設(shè)施布局及配置優(yōu)化客流組織。由于乘客行為的復(fù)雜性，很難利用數(shù)學(xué)模型對(duì)優(yōu)化方案的實(shí)施效果進(jìn)行全面、直觀地評(píng)估，而仿真技術(shù)能夠通過(guò)模擬行人在樞紐內(nèi)部走行、路徑?jīng)Q策等行為，再現(xiàn)真實(shí)的旅客換乘場(chǎng)景，用于研究綜合客運(yùn)樞紐設(shè)施布局下乘客整體的換乘效率，為交通樞紐布局設(shè)計(jì)的評(píng)估與優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

目前，較為典型的行人仿真模型主要有元胞自動(dòng)機(jī)模型、社會(huì)力模型、格子氣模型等。社會(huì)力模型是一種連續(xù)空間行人仿真模型，將行人抽象為粒子，描述行人在連續(xù)二維空間運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力系統(tǒng)方程。與元胞自動(dòng)機(jī)模型和格子氣模型相比，社會(huì)力模型能夠較好地描述行人的微觀運(yùn)動(dòng)與群體行為之間的相互關(guān)系，而且在體現(xiàn)行人的智能性以及動(dòng)畫(huà)的逼真性方面具有很大優(yōu)勢(shì)。很多學(xué)者利用社會(huì)力模型在行人仿真方面開(kāi)展了大量研究。周侃等[1]引入視野影響因子，增加行人結(jié)伴同行算法，構(gòu)建了改進(jìn)的社會(huì)力模型及其仿真平臺(tái)。李文新等[2]基于改進(jìn)的社會(huì)力模型，利用Anylogic 仿真軟件，考慮樞紐內(nèi)部設(shè)施設(shè)備數(shù)量與布局等對(duì)換乘效率的影響，對(duì)樞紐站內(nèi)旅客換乘行為進(jìn)行仿真。王愛(ài)麗等[3]考慮行人間的相互影響，引入“行人防止穿透決策規(guī)則”，以社會(huì)力模型為基礎(chǔ)，建立了乘客行為仿真模型。劉曉慶[4]建立了以社會(huì)力模型為基礎(chǔ)的Anylogic行人仿真模型，對(duì)軌道交通換乘站內(nèi)行人的行走過(guò)程進(jìn)行仿真，并提出相應(yīng)的優(yōu)化改進(jìn)措施。慕建康[5]對(duì)地鐵站內(nèi)行人走行的社會(huì)力仿真模型進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)車(chē)站站臺(tái)直行段行人的避讓行為和單向通道直線段行人超越行為進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了模型的有效性。何民等[6]引入融入Agent 的實(shí)時(shí)感知與動(dòng)態(tài)避讓算法對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)，更加真實(shí)地模擬了行人步行行為。曹潔等[7]以社會(huì)力模型為基礎(chǔ)，對(duì)蘭州站的站廳層客流組織進(jìn)行仿真模擬并提出優(yōu)化方案。李洪旭等[8]利用Anylogic 建立仿真模型，提出了城市軌道交通車(chē)站布局優(yōu)化的建議。謝冰如[9]通過(guò)Anylogic對(duì)成都東站兩個(gè)時(shí)段下的排隊(duì)交叉沖突和設(shè)施通過(guò)能力進(jìn)行了仿真優(yōu)化。

已有的研究中，以社會(huì)力模型為核心算法的Anylogic 仿真軟件應(yīng)用較為廣泛，在綜合交通樞紐行人仿真優(yōu)化領(lǐng)域的研究已經(jīng)取得了很多成果，但由于社會(huì)力模型中的行人間作用力不能有效防止碰撞的發(fā)生，所以在仿真過(guò)程中，高密度行人流區(qū)域存在同一空間多個(gè)行人重疊甚至互相穿越的現(xiàn)象，與現(xiàn)實(shí)情況不符。在實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，行人的走行速度以及面對(duì)潛在沖突時(shí)的沖突角度各異，很大程度地影響其采取避讓行為的作用力。針對(duì)這一問(wèn)題，本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上，考慮行人速度和沖突感應(yīng)的各向異性，引入行人沖突避讓機(jī)制對(duì)社會(huì)力模型進(jìn)行改進(jìn)，并通過(guò)仿真軟件實(shí)現(xiàn)某綜合客運(yùn)樞紐的仿真模擬，分析行人在樞紐內(nèi)部的換乘瓶頸，提出樞紐布局設(shè)計(jì)優(yōu)化方案并驗(yàn)證優(yōu)化效果。此外，開(kāi)展敏感性分析，對(duì)道路客運(yùn)電子客票推廣應(yīng)用這一背景下的行人進(jìn)站效率進(jìn)行評(píng)估。

1 考慮行人沖突避讓的社會(huì)力模型改進(jìn)

1.1 社會(huì)力模型的適用性

社會(huì)力模型對(duì)于行人仿真的適用性體現(xiàn)在以下兩點(diǎn)：

（1）可以解釋行人自組織現(xiàn)象。通過(guò)相互的行為作用機(jī)制，自然地形成成股人流，或通過(guò)演化，形成不同方向的行人流線（同向行人之間壓力較小，異向行人之間壓力較大）。

（2）可以解釋交叉處的行人振蕩現(xiàn)象。人流交叉處會(huì)出現(xiàn)行人逗留的情況，在仿真場(chǎng)景中顯示為“行人‘振蕩’現(xiàn)象”，即行人間或行人與障礙物之間的徘徊、反復(fù)運(yùn)動(dòng)[10-11]。

針對(duì)綜合客運(yùn)樞紐內(nèi)旅客流線較多、旅客行為復(fù)雜的特點(diǎn)，相較于其他行人仿真模型，社會(huì)力模型能夠深入、細(xì)致、逼真地描述綜合客運(yùn)樞紐內(nèi)旅客行人流演化過(guò)程中的復(fù)雜現(xiàn)象[12]。

1.2 社會(huì)力模型的基本原理

社會(huì)力模型利用牛頓第二定律描述行人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。在該模型中，考慮了行人的運(yùn)動(dòng)行為受三種力的驅(qū)使，分別是：行人的自驅(qū)動(dòng)力，行人與周?chē)腥酥g的作用力，以及行人與障礙物之間的作用力[13]。社會(huì)力模型的表達(dá)式為[13]：

（1）行人的自驅(qū)動(dòng)力

行人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，若沒(méi)有受到外界因素干擾，會(huì)以其期望的速度徑直行進(jìn)至目的地，這個(gè)過(guò)程中所受到的力就是行人自驅(qū)動(dòng)力，表達(dá)式為：

（2）行人間的作用力

行人間作用力包括行人間的心理排斥力和接觸排斥力，表達(dá)式為：

式（4）中：Ai為作用力強(qiáng)度；Bi為作用范圍；ri,rj分別為行人i和行人j的作用半徑；dij為行人i與行人j間的質(zhì)心距離；為行人j對(duì)行人i作用力的單位矢量。

式（5）中：k為身體擠壓力系數(shù)；μ為滑動(dòng)摩擦系數(shù)；為切向相對(duì)速度，表示行人i與行人j在切線方向的速率差；為切向單位向量，方向垂直于；g(x)是用于判斷行人i與行人j之間是否存在身體接觸的函數(shù)。

（3）行人與障礙物間的作用力

行人與障礙物間的作用力包括行人對(duì)障礙物的心理排斥力和接觸排斥力，表達(dá)式為：

式（7）～式（8）中：diw為行人i的質(zhì)心與障礙物w邊界之間的距離；表示障礙物對(duì)行人i作用力的單位矢量。

1.3 社會(huì)力模型的改進(jìn)

社會(huì)力模型仿真過(guò)程中可以發(fā)現(xiàn)多個(gè)行人碰撞重疊的問(wèn)題[14]。本文考慮行人的沖突避讓機(jī)制，對(duì)社會(huì)力模型加以改進(jìn)。在社會(huì)力模型中，行人的避讓行為來(lái)源于行人的心理排斥力，而在實(shí)際的行人走行場(chǎng)景中，行人具有主觀能動(dòng)性，面對(duì)潛在的沖突對(duì)象，會(huì)根據(jù)其與潛在沖突對(duì)象的速度對(duì)比以及雙方?jīng)_突角度大小改變走行意愿。因此，本文借鑒社會(huì)力模型中行人間作用力的建模思路，考慮當(dāng)行人j進(jìn)入到行人i的沖突感應(yīng)范圍內(nèi)時(shí)，行人i的走行速度對(duì)避讓意愿的影響，以及沖突感應(yīng)的各向異性，得到行人i產(chǎn)生避讓意愿作用力的表達(dá)式如下：

可以看出，當(dāng)行人j的速度大于行人i的期望速度時(shí)，行人i不產(chǎn)生避讓意愿作用力；當(dāng)行人j的速度介于行人i的當(dāng)前速度與期望速度之間時(shí)，在自驅(qū)動(dòng)力的驅(qū)使下行人i的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)受限，從而產(chǎn)生避讓意愿作用力，直至行人j的速度低于行人i的當(dāng)前速度時(shí)，行人i的避讓意愿最為強(qiáng)烈。

式（11）中：θij為行人i的走行方向與行人j對(duì)行人i排斥力方向的反方向之間的夾角；σ為作用力的各向異性參數(shù)，參考相關(guān)文獻(xiàn)[15-16]后確定該參數(shù)取值為0.2。

行人所受到的其他行人的排斥力與自身行進(jìn)方向的角度與其對(duì)潛在沖突的避讓敏感度之間也存在著非線性關(guān)系。當(dāng)夾角為0時(shí)，在行人i的沖突感應(yīng)范圍內(nèi)的行人j對(duì)行人i產(chǎn)生的排斥效果最明顯，行人i的避讓意愿最大；當(dāng)夾角為0～90°或270～360°時(shí)，行人i的避讓意愿要比夾角為90～180°時(shí)大。

2 案例分析

2.1 仿真的實(shí)現(xiàn)

本文以某綜合客運(yùn)樞紐為例，對(duì)考慮行人沖突避讓的社會(huì)力模型展開(kāi)應(yīng)用研究。該綜合客運(yùn)樞紐毗鄰高鐵站，主體部分包括長(zhǎng)途客運(yùn)站場(chǎng)、綜合客運(yùn)樞紐換乘大廳、旅游集散中心、公交站。該綜合客運(yùn)樞紐的總體平面布置方案如圖1所示。換乘中心布設(shè)于高鐵站正北方向，長(zhǎng)途客運(yùn)站布設(shè)于換乘中心的東側(cè)，游客集散中心、公交站布設(shè)于換乘中心西側(cè)，不同交通方式間的換乘活動(dòng)均集中在換乘中心內(nèi)部。

根據(jù)綜合客運(yùn)樞紐平面布置圖，在Anylogic仿真軟件中繪制仿真場(chǎng)景（如圖2 所示）。利用Anylogic 中的行人行為模塊建立不同客流來(lái)源的旅客換乘行為邏輯圖（如圖3所示），利用其中的多智能體參數(shù)，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的社會(huì)力模型。

圖3 行人換乘行為邏輯

結(jié)合仿真場(chǎng)景，對(duì)仿真模型進(jìn)行參數(shù)設(shè)定：

（1）仿真場(chǎng)景參數(shù)設(shè)置

長(zhǎng)途客運(yùn)站設(shè)人工售票窗口3 個(gè)、自動(dòng)售票機(jī)3 個(gè)、安檢機(jī)2 個(gè)。將出租車(chē)車(chē)輛數(shù)換算為行人服務(wù)臺(tái)數(shù)進(jìn)行仿真，單次服務(wù)的出租車(chē)為3輛，按照每輛出租車(chē)服務(wù)1.6 人計(jì)算，則出租車(chē)上客區(qū)單次服務(wù)旅客人數(shù)為5人。

（2）行人設(shè)施參數(shù)設(shè)置

本項(xiàng)目中涉及的連接類(lèi)設(shè)施包括換乘通道和自動(dòng)扶梯。設(shè)定行人在自由流狀態(tài)下的速度參照默認(rèn)值，即5km/h；自動(dòng)扶梯速度為0.5m/s，寬度為1m。

為旅客在換乘過(guò)程中提供服務(wù)的交通設(shè)施包括售票處、安檢機(jī)、檢票口和出租車(chē)上客區(qū)等。對(duì)以上設(shè)施的服務(wù)排隊(duì)參數(shù)設(shè)定均通過(guò)調(diào)用函數(shù)實(shí)現(xiàn)。排隊(duì)服務(wù)選取較短的隊(duì)列。調(diào)用函數(shù)類(lèi)型及參數(shù)根據(jù)客運(yùn)站實(shí)際服務(wù)時(shí)間分布確定。

（3）到達(dá)客流設(shè)置

通過(guò)對(duì)客運(yùn)樞紐的實(shí)地調(diào)查，推算高峰小時(shí)通過(guò)不同交通方式到達(dá)綜合客運(yùn)樞紐的行人OD 矩陣，作為模型中客流到達(dá)速率的數(shù)據(jù)來(lái)源。

（4）行人參數(shù)標(biāo)定

通過(guò)對(duì)樞紐內(nèi)高峰期進(jìn)出站乘客相關(guān)特性的數(shù)據(jù)采集，確定本仿真模型中行人初始速度為Uniform(0.3,0.7)（單位為m/s），舒適速度為Uni?form(0.8,1.3)（單位為m/s），行人直徑為Uniform(0.5,1.0)（單位為m）。

2.2 仿真結(jié)果分析

下面主要對(duì)行人的平均換乘時(shí)間、典型交織區(qū)的客流密度這兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行仿真模擬，并與實(shí)際場(chǎng)景作比較分析。仿真結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比如表1所示，仿真誤差小于6%，表明本模型采用的仿真參數(shù)合理，符合實(shí)際情況，能夠有效用于樞紐內(nèi)的行人仿真分析。

表1 仿真結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比

分析行人的沖突避讓行為，可以發(fā)現(xiàn)很少出現(xiàn)行人重疊的情況。圖4 是截取的換乘大廳東南側(cè)一高密度客流區(qū)域的行人仿真過(guò)程?？梢钥吹剑腥? 與行人2 在走行過(guò)程中識(shí)別到彼此間的潛在沖突，在避讓意愿作用力的驅(qū)使下，行人1減速避讓，行人2改變走行方向，直至沖突解除。如此從微觀層面分析樞紐內(nèi)較為典型的多向客流交織下的行人行為，可以提高客運(yùn)樞紐行人換乘組織仿真模擬的準(zhǔn)確性，也驗(yàn)證了社會(huì)力模型改進(jìn)的有效性。

圖4 行人沖突避讓過(guò)程仿真

客運(yùn)樞紐服務(wù)水平可由行人密度及設(shè)施服務(wù)能力體現(xiàn)，將二者作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到的仿真結(jié)果如圖5 所示，不同色塊分別對(duì)應(yīng)6 個(gè)密度等級(jí)A～F，紅色填充部分行人密度最高，擁擠情況嚴(yán)重?？傮w來(lái)看，換乘大廳服務(wù)水平較高，密度等級(jí)主要為B、C級(jí)，有多源客流交織處可達(dá)D級(jí)，E、F級(jí)的高密度區(qū)域集中在長(zhǎng)途客運(yùn)站的購(gòu)票、安檢、候車(chē)區(qū)域及連接二層高鐵進(jìn)站的扶梯處。同時(shí)，統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)途客運(yùn)站內(nèi)服務(wù)設(shè)施平均排隊(duì)長(zhǎng)度可知，自助售票機(jī)處平均排隊(duì)人數(shù)為6.126人，安檢處平均排隊(duì)人數(shù)為12.345 人，排隊(duì)現(xiàn)象均較為嚴(yán)重。

圖5 優(yōu)化前地上一層行人密度分布圖

3 討論與建議

根據(jù)仿真結(jié)果，本文提出以下優(yōu)化措施：

（1）為緩解長(zhǎng)途客運(yùn)站內(nèi)售票區(qū)、安檢區(qū)的擁堵，將3臺(tái)自助售票機(jī)增加至6臺(tái)，2臺(tái)安檢機(jī)增加至3 臺(tái)，并略微向東移動(dòng)安檢機(jī)位置，提高服務(wù)設(shè)施通行能力。

（2）長(zhǎng)途客運(yùn)站開(kāi)辟面向站前廣場(chǎng)的進(jìn)站口，承接來(lái)自站前廣場(chǎng)及客運(yùn)站出站口的換乘客流，減少其繞行距離。

（3）高鐵站西側(cè)增設(shè)1 部扶梯，東側(cè)設(shè)置2部進(jìn)站扶梯，承接部分換乘高鐵的客流。

根據(jù)優(yōu)化措施對(duì)仿真軟件內(nèi)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到優(yōu)化后地上一層行人密度分布如圖6所示。

圖6 優(yōu)化后地上一層行人密度分布圖

可以看出，開(kāi)辟長(zhǎng)途客運(yùn)站北進(jìn)站口后，來(lái)自長(zhǎng)途客運(yùn)出站口及站前廣場(chǎng)的旅客無(wú)需進(jìn)入大廳即可直接換乘長(zhǎng)途客運(yùn)，疏解了換乘大廳內(nèi)的部分客流，緩解了長(zhǎng)途客運(yùn)站南進(jìn)站口的客流壓力，同時(shí)減少了換乘大廳內(nèi)東側(cè)的客流交織，該區(qū)域范圍內(nèi)的服務(wù)水平明顯提升。地下一層的出租車(chē)、社會(huì)車(chē)輛客流可直接通過(guò)新設(shè)的高鐵站東側(cè)進(jìn)站扶梯換乘高鐵，減少了與高鐵出站口客流的交織，高鐵出站口附近行人交織區(qū)域的B 級(jí)密度區(qū)域范圍擴(kuò)大，高鐵站西側(cè)進(jìn)站扶梯處的擁擠情況也得以緩解。長(zhǎng)途客運(yùn)站內(nèi)，隨著服務(wù)設(shè)施的增加，售票區(qū)、安檢區(qū)的服務(wù)水平明顯改善。

優(yōu)化前后乘客所需換乘時(shí)間如表2 所示?？梢钥闯?，長(zhǎng)途客運(yùn)換乘長(zhǎng)途客運(yùn)的時(shí)間和站前廣場(chǎng)換乘長(zhǎng)途客運(yùn)的時(shí)間都明顯減少，開(kāi)設(shè)長(zhǎng)途客運(yùn)站北進(jìn)口極大地縮短了上述換乘流線旅客的換乘距離，優(yōu)化效果最為顯著。由于地下一層的旅客可就近搭乘西側(cè)扶梯換乘高鐵，減少了換乘大廳東南側(cè)區(qū)域的沖突交織人流，出租車(chē)和社會(huì)車(chē)輛換乘高鐵的時(shí)間分別減少了56.46%和43.14%，高鐵換乘長(zhǎng)途客運(yùn)的時(shí)間減少了14.12%，旅游巴士、高鐵、長(zhǎng)途客運(yùn)換乘出租車(chē)的時(shí)間減少了15～22s。由于仿真的隨機(jī)性在合理范圍內(nèi)上下波動(dòng)，其余換乘時(shí)間變化不大。

表2 優(yōu)化前后換乘時(shí)間對(duì)比

目前，國(guó)內(nèi)多地啟動(dòng)了電子客票試點(diǎn)，旅客可直接通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)票時(shí)的有效身份證件或電子客票憑證乘車(chē)。為驗(yàn)證電子客票試點(diǎn)的實(shí)施效果，本研究以10%的步長(zhǎng)改變電子客票憑證檢票比例，得到不同場(chǎng)景下的旅客到達(dá)長(zhǎng)途客運(yùn)站候車(chē)區(qū)域的進(jìn)站耗時(shí)。為了減小仿真誤差，不同比例下重復(fù)仿真5 次，取平均值，結(jié)果如圖7 所示。在乘客使用電子客票憑證進(jìn)站乘車(chē)的比例由0 增加到60%的過(guò)程中，其與乘客進(jìn)站耗時(shí)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。電子客票提升了旅客出行體驗(yàn)，但隨著電子客票比例的持續(xù)增加，乘客進(jìn)站時(shí)間出現(xiàn)反彈，原因在于安檢設(shè)備的通行能力與改善后的聯(lián)網(wǎng)售票服務(wù)能力不適應(yīng)，對(duì)旅客的進(jìn)站效率產(chǎn)生抑制作用。

圖7 長(zhǎng)途客運(yùn)電子客票比例與乘客進(jìn)站耗時(shí)的關(guān)系

4 結(jié)語(yǔ)

本文引入沖突避讓機(jī)制對(duì)社會(huì)力模型進(jìn)行改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上利用仿真軟件對(duì)某綜合客運(yùn)樞紐進(jìn)行了行人換乘組織仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證了仿真模型的有效性，并對(duì)樞紐設(shè)施設(shè)備布局與配置進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明，優(yōu)化方案能夠大幅改善長(zhǎng)途客運(yùn)換乘長(zhǎng)途客運(yùn)、站前廣場(chǎng)換乘長(zhǎng)途客運(yùn)、出租車(chē)換乘高鐵、社會(huì)車(chē)輛換乘高鐵、高鐵換乘長(zhǎng)途客運(yùn)等換乘流線的換乘效率，可為綜合客運(yùn)樞紐的一體化布局設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。另外，電子客票憑證檢票比例的敏感性分析結(jié)果表明，隨著道路客運(yùn)電子客票的推廣應(yīng)用，乘客購(gòu)票乘車(chē)的便捷性顯著提升，但乘車(chē)流線中安檢、檢票等服務(wù)設(shè)施的通過(guò)能力需要同步匹配，避免產(chǎn)生瓶頸?？瓦\(yùn)樞紐內(nèi)行人的換乘行為較為復(fù)雜，本文對(duì)行人在服務(wù)設(shè)施處的行為進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理，沒(méi)有考慮行人根據(jù)隊(duì)列長(zhǎng)度變化更換隊(duì)列的行為，后續(xù)可對(duì)此進(jìn)行更加深入的研究。