唐藝凡

（西安思源學(xué)院，陜西 西安 710038）

空港樞紐陸側(cè)交通客流呈現(xiàn)明顯的時間特性，具體表現(xiàn)為空港樞紐陸側(cè)交通客流依據(jù)航班時刻表規(guī)律進港，短時間會集聚大量客流。網(wǎng)約車作為一種定制化、個性化的公共交通出行方式，提供一對一、門到門的服務(wù)，既具備公共交通的綠色性，也具備私人交通的便利性，為乘客提供更靈活方便的出行方式選擇。針對大客流情況下，空港樞紐陸側(cè)客流組織方案，Monteiro等[1]探討機場陸側(cè)交通換乘系統(tǒng)對機場客流動線的影響，提出改善陸側(cè)交通會提升機場運行效率的觀念。郭桐君[2]從出行模式角度建立了新的陸側(cè)交通換乘系統(tǒng)，提出在不同交通狀況下的交通方式分配比例。李相志[3]借助Anylogic仿真軟件通過研究機場換乘中心，改進換乘設(shè)施的布局方案對天津機場進行優(yōu)化仿真，發(fā)現(xiàn)了空港樞紐換乘中存在的問題，并提出了改進方法。但目前研究主要集中在對空港樞紐換乘設(shè)施的優(yōu)化方面，針對陸側(cè)公共交通中網(wǎng)約車的研究相對較少。本文通過采集空港樞紐陸側(cè)選擇網(wǎng)約車的交通客流數(shù)據(jù)，從縮短乘客換乘時間、提高空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車整體運營效率角度出發(fā)，建立空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車交通運力配置優(yōu)化雙層模型，將乘坐網(wǎng)約車的客流數(shù)據(jù)輸入Anylogic仿真軟件，結(jié)合實際數(shù)據(jù)，驗證本文優(yōu)化模型的可行性，為后期優(yōu)化配置機場網(wǎng)約車數(shù)量、方便乘客出行提供理論基礎(chǔ)。后期擬根據(jù)客流動線優(yōu)化空港樞紐陸側(cè)換乘交通客流組織，規(guī)劃網(wǎng)約車專用乘車點的位置，合理渠化乘客出行。

1 空港樞紐陸側(cè)交通特征分析

1.1 客流調(diào)研情況分析

西安咸陽國際機場陸側(cè)交通方式主要包括5種類型。軌道交通，地鐵14號線從“機場西”始發(fā)，在“西安北站”和地鐵2號線、4號線換乘，方便乘客出行，但地鐵14號線運營時間為6：00—22：30，凌晨出港客流不能采用；機場大巴，西安市區(qū)機場大巴票價25元，發(fā)車間隔一般在30 min，甚至更長，途經(jīng)多個站點，出行時間不能保障，夜間車輛少且發(fā)車間隔更長，不方便出行；長途客車；出租車，T2、T3航站樓均設(shè)有出租車?？奎c，但遇到航班集中到達的情況時，排隊等待時間可能超過30 min以上；自駕車，航站樓停車場停車費用高昂。

網(wǎng)約車依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合車主和乘客信息，提供預(yù)約式服務(wù)。作為在機場附近的網(wǎng)約車車主，等待系統(tǒng)配單時需要在機場附近繞圈等待，增加了機場附近車流量，同時增加了網(wǎng)約車車主的行駛費用；系統(tǒng)派單成功后，由于航站樓停車場數(shù)量較多、位置分布較廣，對于外地出差和旅游的旅客而言，尋找網(wǎng)約車的停車位置難度較大。

（1）機場進港客流量。

通過分析空港樞紐陸側(cè)交通客流時間分布特征可知，每年7月份和8月份是客流旺季，2月份為客流淡季。本文采集2022年7月份的西安咸陽國際機場運力數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，當日西安咸陽國際機場旅客吞吐量達到10.6萬人次。

（2）網(wǎng)約車客流量。

通過調(diào)研得到：2022年7月31日從西安咸陽機場駕駛離開的網(wǎng)約車數(shù)目為4 860輛，假設(shè)每輛網(wǎng)約車乘坐3名乘客，2022年7月31日單日搭乘網(wǎng)約車從西安咸陽國際機場離開的客流量為14 580人次。

1.2 網(wǎng)約車廣義費用函數(shù)的組成

空港樞紐陸側(cè)進港旅客是否選擇網(wǎng)約車作為出行的交通方式，取決于網(wǎng)約車的出行費用是否合理、網(wǎng)約車的出行總時間（包括從機場落地換乘到網(wǎng)約車乘車點的換乘時間，等待網(wǎng)約車到達的等待時間，乘坐網(wǎng)約車到達目的地的乘車時間）是否合適、網(wǎng)約車乘車體驗感是否舒適、便捷等。

網(wǎng)約車廣義費用函數(shù)C的組成：

式中：C——廣義總費用；T——網(wǎng)約車出行總時間；M——網(wǎng)約車出行費用；S——網(wǎng)約車出行體驗感（舒適度方面）；K——網(wǎng)約車出行體驗感（便捷度方面）。

2 網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化雙層模型建模

本文建立的網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化雙層模型[4]，上層子模型以廣義費用函數(shù)最小為優(yōu)化目標，根據(jù)空港樞紐陸側(cè)交通客流量調(diào)整單位時間網(wǎng)約車可服務(wù)數(shù)量來改變運力配置方案，實現(xiàn)在有限運力資源條件下旅客服務(wù)效率的最大化；下層子模型考慮由于網(wǎng)約車單位時間可服務(wù)數(shù)量改變引起的出行時間、舒適度和便捷度變化對旅客出行選擇的影響。

2.1 上層運力配置優(yōu)化模型

目標函數(shù)為系統(tǒng)總成本最小，決策變量為網(wǎng)約車單位時間可服務(wù)數(shù)量；約束條件為網(wǎng)約車單位時段供給能力。

（1）成本。

網(wǎng)約車車主運營成本包括車輛定期保養(yǎng)、整備檢修、維護更換，汽車油費，人力成本等，可按單位時間單位車輛折算，上層模型的目標函數(shù)為：

式中：ω1、ω2——網(wǎng)約車成本和停車位成本（元/h）；X——單位時間內(nèi)網(wǎng)約車可服務(wù)數(shù)量（輛）；q——私人交通出行的旅客總數(shù)（人次）；cap——私人交通平均載客量（人/輛）。

借鑒云亮[5]的研究成果，每輛網(wǎng)約車成本ω1為11.7 元/h，每個停車位成本ω2為0.93 元/h。

（2）約束條件。

式中：μ——每輛網(wǎng)約車可服務(wù)的人數(shù)的平均數(shù)（人次）。

2.2 下層客流分配模型

下層模型設(shè)置網(wǎng)約車客流量時采用SUE-logit模型，使用連續(xù)平均（MSA）算法進行求解。

（1）研究時長與客流總量。

為了保證本文研究的理論雙層模型的普適性，遵循最不利原則，綜合考慮機場客流時間特性，選取時段2022年7月31日17：00—19：00作為研究時段，總時長T=120 min。

調(diào)研得知，西安咸陽國際機場三個航站樓研究時段進港客流量比例約為1∶3∶2。機場日間平均高峰小時斷面客流量為6 416人次，最大斷面客流量為6 721人次，因此遵循最不利原則，將T2航站樓研究時段高峰小時斷面客流總量設(shè)置為D=6 721×0.5=3 361人次。

（2）阻抗感知靈敏度。

由試驗經(jīng)驗得出，當陸側(cè)乘坐網(wǎng)約車的乘客路徑阻抗感知靈敏度θ取0.029時，反饋絕對誤差小于2.000%，相對誤差小于7.000%，擬合程度較好。

（3）算法參數(shù)。

連續(xù)平均算法參數(shù)ε取0.001，基因數(shù)取7.000，種群大小取100.000，迭代次數(shù)取700.000，交叉概率取0.600，變異概率取0.050。

3 空港樞紐陸側(cè)選擇網(wǎng)約車乘客換乘過程仿真

Anylogic仿真軟件可以較好地支持基于社會力模型的行人仿真，描繪行人的行為[6]。鑒于本文研究對象為空港樞紐陸側(cè)交通客流，選擇Anylogic仿真軟件作為仿真工具。

3.1 流程建模

本文在Anylogic仿真軟件中建立乘客選擇網(wǎng)約車車輛動線流程，如圖1所示。

圖1 車輛動線流程建模

3.2 參數(shù)設(shè)置

查閱相關(guān)資料及實地調(diào)研，在Anylogic仿真軟件中設(shè)置參數(shù)。

固體參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 固定參數(shù)設(shè)置

3.3 仿真結(jié)果分析

本文在Anylogic仿真軟件中添加行人模塊，模擬空港樞紐陸側(cè)選擇網(wǎng)約車乘客120 min的出港動線，觀察網(wǎng)約車運力的匹配程度，輸出乘客排隊時長，輸出結(jié)果如圖2所示。

圖2 優(yōu)化前后旅客排隊時長對比

通過本文建立的雙層模型對空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化，利用軟件仿真得到優(yōu)化前后旅客排隊時長的變化。通過軟件運行結(jié)果可知，乘客排隊時間由22 793 min 下降為19 470 min，降低了14.6%，提高了網(wǎng)約車運營效率，縮短了乘客等待時間。

4 結(jié)語

本文在現(xiàn)有西安網(wǎng)約車運力條件下，以提高網(wǎng)約車運營效率，縮短乘客等待時間為目標。通過建立空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化雙層模型，將優(yōu)化結(jié)果輸入Anylogic軟件進行仿真，得到西安咸陽國際機場陸側(cè)網(wǎng)約車最優(yōu)運力配置，據(jù)此合理安排機場網(wǎng)約車停靠數(shù)量，方便乘客出行。