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    考慮乘客選擇行為的地鐵車站承載能力瓶頸識別方法

    2018-09-11 08:46:34黃家駿徐瑞華奚夢汝
    關(guān)鍵詞:瓶頸客流號線

    黃家駿, 徐瑞華, 鄧 穎, 奚夢汝

    (1.同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實驗室,上海 201804;2. 安誠傲林規(guī)劃設(shè)計顧問(上海)有限公司,上海 200051)

    在地鐵網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程加快,巨量客流常態(tài)化且穩(wěn)步增長的背景下,承擔(dān)客流集散功能的地鐵車站所面臨的客運(yùn)組織壓力尤為明顯.在大客流沖擊下,由于缺乏對車站承載能力瓶頸的科學(xué)識別,限流時機(jī)及條件、應(yīng)急處置方案等客運(yùn)組織決策主要依靠車站管理人員的經(jīng)驗判斷,難以準(zhǔn)確把握和有效利用車站內(nèi)設(shè)施設(shè)備能力間關(guān)系.

    車站承載能力瓶頸(下文簡稱能力瓶頸)是指當(dāng)前客流條件下,地鐵車站在客運(yùn)組織過程中影響正??瓦\(yùn)服務(wù)的關(guān)鍵限制因素,一般為設(shè)施設(shè)備.一旦能力瓶頸處發(fā)生擁堵或喪失服務(wù)能力,地鐵車站難以疏解,并導(dǎo)致無法提供客運(yùn)服務(wù).傳統(tǒng)靜態(tài)識別方法是采用“木桶原理”確定能力瓶頸[1].該方法未考慮車站系統(tǒng)內(nèi)設(shè)施設(shè)備布局間的關(guān)系,結(jié)果缺乏科學(xué)性.越來越多的學(xué)者將地鐵車站抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[2],從不同角度描述了設(shè)施設(shè)備布局間的關(guān)系,并通過最大流[3]、逆向搜索[4]等理論識別能力瓶頸,但是未考慮乘客選擇行為的影響.

    在動態(tài)識別方面,國內(nèi)外學(xué)者的研究主要基于排隊論和系統(tǒng)仿真兩種方法展開.排隊論[5-10]考慮了單個設(shè)施設(shè)備乘客擁堵特性,以及同一流線上擁堵傳播特性,但是忽略了客流擁堵在不同流線上傳播,因此識別結(jié)果略有偏差.

    系統(tǒng)仿真方法分別從宏觀層面[11-14]和微觀層面[15-18]兩個角度通過仿真模型或工具對軌道交通車站客運(yùn)服務(wù)流程進(jìn)行模擬.該方法能再現(xiàn)不同場景下的客流運(yùn)動過程,并獲得空間客流密度、速度等統(tǒng)計指標(biāo).但上述指標(biāo)反映的是客流運(yùn)動狀態(tài),無法與設(shè)施設(shè)備能力直接關(guān)聯(lián),僅能從側(cè)面輔助經(jīng)驗識別能力瓶頸,并且存在仿真建模復(fù)雜等應(yīng)用方面的不足.

    綜上所述,除了系統(tǒng)仿真方法,其他方法并未考慮到乘客選擇行為及擁堵傳播對能力瓶頸產(chǎn)生的影響.而系統(tǒng)仿真方法受制于應(yīng)用效率以及統(tǒng)計指標(biāo)類型,較難在車站設(shè)計改造、運(yùn)營組織管理等工作中提供客觀、量化的決策參考.考慮乘客選擇行為、設(shè)施設(shè)備布局等因素,實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地識別能力瓶頸是急需解決的問題.

    乘客選擇行為會引起地鐵車站客流量分布動態(tài)變化,并使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生級聯(lián)失效進(jìn)而導(dǎo)致?lián)矶碌膫鞑19].因此,本文從乘客選擇行為角度,構(gòu)建車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),并提出節(jié)點(diǎn)約束下的車站客流分配模型.基于客流分配結(jié)果提出相應(yīng)的指標(biāo),實現(xiàn)對承載能力瓶頸的快速識別.

    1 基于在站事件鏈的車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

    1.1 地鐵客流在站事件鏈

    地鐵車站客流可以分為3類:進(jìn)站客流、出站客流和換乘客流.每類客流在車站內(nèi)的集散過程可以看作“按照次序使用各類設(shè)施設(shè)備(組)完成一系列事件”,即在站事件鏈.不同類型客流需要完成的在站事件鏈不同[20].

    (1)對于進(jìn)站客流來說,乘客將經(jīng)歷“進(jìn)站→購票(針對單程票客流)→驗票→通過樓梯(非同一樓層)→…→候車→上車”的事件鏈.其中,“購票”環(huán)節(jié)僅限非持有特殊票或交通卡的乘客需要進(jìn)行.

    (2)對于出站客流來說,乘客將經(jīng)歷“下車→通過樓梯(非同一樓層)→…→驗票→出站”的事件鏈.

    (3)對于換乘客流來說,乘客將經(jīng)歷“下車→通過樓梯(非同一樓層)→…→驗票(非一票換乘車站)→通過樓梯(非同一樓層)→候車→上車”的事件鏈.其中,“驗票”環(huán)節(jié)僅限乘客在非“一票換乘”車站需要進(jìn)行.

    根據(jù)在站事件鏈的定義,每個事件環(huán)節(jié)均涉及不同類型的設(shè)施設(shè)備(含通道).需要注意的是,列車實際上不屬于車站設(shè)施設(shè)備,但在上下車事件中是唯一的設(shè)施設(shè)備,具有重要的作用,所以將進(jìn)站列車當(dāng)成車站設(shè)施設(shè)備.因此,在站事件鏈也可以轉(zhuǎn)化成車站設(shè)施設(shè)備鏈,如表1所示.

    表1 車站設(shè)施設(shè)備鏈

    1.2 地鐵車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

    車站設(shè)施設(shè)備鏈描述了地鐵車站內(nèi)主要設(shè)施設(shè)備(組)間由于客流運(yùn)動產(chǎn)生的耦合關(guān)系.每條車站設(shè)施設(shè)備鏈中,各節(jié)點(diǎn)可以細(xì)化為具體設(shè)施設(shè)備(組),并融合形成開環(huán)、有向的車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)(下文簡稱關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)),如圖1所示.

    圖1 非換乘車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

    其中,關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)G(N,A)的相關(guān)定義如下:

    (1)定義N為節(jié)點(diǎn)集,每個節(jié)點(diǎn)n(n∈N*)是在站事件鏈中某一環(huán)節(jié)的設(shè)施設(shè)備.以圖1為例,進(jìn)出站閘機(jī)組(節(jié)點(diǎn)5~節(jié)點(diǎn)8)對應(yīng)了進(jìn)出站客流中的“驗票”環(huán)節(jié).

    (2)定義A為有向邊集,L為有向邊長度集I(I?N)為起點(diǎn)集,J(J?N)為訖點(diǎn)集.有向邊a(a∈A)表示節(jié)點(diǎn)i(i∈I)到節(jié)點(diǎn)j(j∈J)的可達(dá)路段,亦表征事件鏈中相鄰環(huán)節(jié)的銜接關(guān)系.其長度la(la∈L)定義為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j的中點(diǎn)間直線距離.

    (3)除了出入口節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)n的限制容量用最大通過能力Cn表示,我國《地鐵設(shè)計規(guī)范》[1]已有相應(yīng)的計算公式.對于列車節(jié)點(diǎn),限制容量為本站允許上車的最大人數(shù),由上一區(qū)間滿載率、本站下車人數(shù)、車輛定員三者共同決定.

    (4)除了端點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)(出入口和列車),在限制容量范圍內(nèi),節(jié)點(diǎn)n的流量守恒,即流入量等于流出量.對于列車節(jié)點(diǎn),其限制容量會導(dǎo)致留乘現(xiàn)象,因此在進(jìn)站或換乘方向上,列車節(jié)點(diǎn)的流入量與流出量不一定均衡.

    2 模型與方法

    2.1 乘客選擇行為作用下關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特性分析

    受選擇行為的影響,乘客在進(jìn)入下個環(huán)節(jié)前會選擇最合理(心理效用最高或阻抗最低)的設(shè)施設(shè)備及路徑.這一過程導(dǎo)致了關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各路段的流量處于動態(tài)變化的狀態(tài).當(dāng)某個節(jié)點(diǎn)的客流流入量超過限制容量時擁堵發(fā)生,乘客選擇該節(jié)點(diǎn)的概率將極大降低.乘客對剩下非擁堵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇,引發(fā)網(wǎng)絡(luò)中客流量的重分配,產(chǎn)生級聯(lián)失效.

    級聯(lián)失效是指如果網(wǎng)絡(luò)中一個或少量的元素(節(jié)點(diǎn)或邊)因發(fā)生故障而不可用,會引發(fā)網(wǎng)絡(luò)中流量的重分配,反過來又會引起其他節(jié)點(diǎn)因負(fù)載過高而“崩潰失效”,由此使得故障逐步傳播、產(chǎn)生級聯(lián)效應(yīng),最終可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中相當(dāng)一部分節(jié)點(diǎn)甚至整個網(wǎng)絡(luò)的崩潰[21].級聯(lián)失效不僅能評估影響網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或邊,也能反映擁堵在網(wǎng)絡(luò)中的傳播特征.

    與傳統(tǒng)的級聯(lián)失效不同,關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中“崩潰失效”的節(jié)點(diǎn)為到達(dá)限制容量的節(jié)點(diǎn),并將保持該節(jié)點(diǎn)的流入量不變,繼續(xù)服務(wù)乘客.

    綜上,由于乘客選擇行為,關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)G(N,A)具有級聯(lián)失效性質(zhì),網(wǎng)絡(luò)中客流量分布也處于動態(tài)變化狀態(tài).最終,網(wǎng)絡(luò)中乘客將到達(dá)均衡狀態(tài),即各非零路徑的阻抗相等或都到達(dá)限制容量.因此,構(gòu)建節(jié)點(diǎn)容量約束下的客流分配模型求解車站客流均衡狀態(tài),并根據(jù)結(jié)果對節(jié)點(diǎn)受影響程度的排序識別能力瓶頸.

    2.2 假設(shè)條件

    (1)任意有向邊a不存在限制容量,但存在路徑阻抗.因為在設(shè)計規(guī)劃階段,設(shè)計師盡可能避免了流線間在走行空間內(nèi)的相互干擾;在運(yùn)營組織階段,運(yùn)營管理人員可以通過蛇形排隊等方式增加走行空間的容載量.

    (2)任意節(jié)點(diǎn)n的限制容量是其固有屬性,不隨著使用強(qiáng)度和時間的增加而變化.

    (3)不考慮乘客個體屬性、運(yùn)動過程以及速度損失,客流在有向邊上的流速是均衡的,并在關(guān)聯(lián)網(wǎng)中以流體形式存在.

    (4)列車的到發(fā)是周期性過程,所反映的是每單位周期所能承擔(dān)的客流量.為了統(tǒng)一計量單位,需要轉(zhuǎn)換成每單位時間能承擔(dān)的客流量.并假設(shè)上下行列車同時到發(fā).

    (5)乘客完全熟知服務(wù)流程以及各事件環(huán)節(jié)所涉及的設(shè)施設(shè)備,不會在執(zhí)行選擇行為時出現(xiàn)滯留或“選擇不定”等現(xiàn)象.

    (6)在路徑選擇結(jié)束并開始運(yùn)動后,乘客不能重新選擇路徑.此外,不考慮乘客運(yùn)動過程中的微觀路徑規(guī)劃.

    (7)乘客在節(jié)點(diǎn)中接受服務(wù)后,不會出現(xiàn)滯留在節(jié)點(diǎn)內(nèi)的情況,比如:列車到站時間內(nèi),下車乘客都能夠順利下車;通過閘機(jī)的乘客能快速通過閘機(jī)等.

    2.3 考慮乘客選擇行為的客流分配模型

    軌道交通車站日常服務(wù)對象主要為通勤客流或常住居民,這部分乘客或頻繁在某一車站上下車,或能夠快速獲取車站內(nèi)引導(dǎo)信息,對于車站結(jié)構(gòu)和設(shè)施設(shè)備布局相對比較了解.因此,乘客在車站內(nèi)的選擇過程可以認(rèn)為是在信息完全狀態(tài)下對下一環(huán)節(jié)中節(jié)點(diǎn)的選擇決策.

    在現(xiàn)實環(huán)境中,乘客一般會選擇距離較短且舒適的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行服務(wù)[20].因此,乘客的選擇決策重點(diǎn)考慮起訖點(diǎn)的距離和指向訖點(diǎn)的路段擁擠程度兩個因素,則有向邊a的阻抗函數(shù)wa(x)如下:

    wa(x)=w0,a+a0(x/Cj)b,a0,b≥0

    (1)

    式中:w0,a為有向邊a的距離阻抗;Cj為節(jié)點(diǎn)j(對于有向邊a來說亦為訖點(diǎn)j)的限制容量;a0為調(diào)整因子,參考取值為a0=0.15[22];b為感知因子,參考取值為b=4[22].

    可見式(1)由兩部分組成:

    (1)w0,a用來描述訖點(diǎn)j沒有被乘客選擇時的初始阻抗,與有向邊邊長呈正相關(guān),即

    w0,a=(la/max(L))b

    (2)

    式中:max(L)表示有向邊長度集中最大長度.

    (2)a0(x/Cj)b用來描述擁擠程度,表示隨著流量的增加,乘客感覺越擁擠.其中,定義xa為有向邊a的流量,則x=xa.

    對于節(jié)點(diǎn)容量約束下的客流分配模型,令X表示所有邊流量組成的集合,xa∈X;fk,表示OD對(r∈I,z∈J)的第k條路徑的流量;Kr,z表示OD對間的所有非空路徑集;qr,z表示OD對間的總流量.建立如下模型:

    (3)

    (4)

    fk,≥0,?r∈I,z∈J,k∈Kr,z

    (5)

    (6)

    (7)

    上述模型是一個嚴(yán)格的凸規(guī)劃模型,因此邊流量具有唯一的最優(yōu)解.根據(jù)KKT條件,定義μ=μr,z和λ=λj分別表示式(4)和式(7)的拉格朗日乘子,模型的最優(yōu)解條件如下:

    μr,z)fk,=0, ?r∈I,z∈J,k∈Kr,z

    (8)

    ?r∈I,z∈J,k∈Kr,z

    (9)

    (gj(x)-1)λj=0,?j∈J

    (10)

    gj(x)-1≤0, ?j∈J

    (11)

    λj≥0 ?j∈J

    (12)

    式(4)~式(7)

    式(8)和式(9)符合Wardrop用戶均衡原理[23].定義每條路徑k的廣義費(fèi)用ck,(x,λ)為

    (13)

    則當(dāng)fk,>0時,有:

    μr,z=mink∈Kr,z{ck,(x,λ)}

    (14)

    3 能力瓶頸識別方法

    3.1 客流分配模型求解

    對于容量限制下的客流分配模型,通常采用懲罰函數(shù)法進(jìn)行求解[24].其中,動態(tài)懲罰函數(shù)法是一個有效的求解算法.定義關(guān)于訖點(diǎn)j的懲罰函數(shù)pj(x,αj)如下:

    pj(x,αj)=αjΨ(gj(x))

    (15)

    式中,αj為懲罰因子,Ψ(gj(x))為分段函數(shù)如下:

    (16)

    對于任意αj>0,當(dāng)gj(x)<1時,pj(x,αj)的值趨于0;當(dāng)gj(x)>1時,pj(x,αj)的值趨于無窮大.懲罰因子αj是動態(tài)變化,令αj,s表示第s次迭代后的懲罰因子,則

    αj,s=pj(xs-1,αj,s-1)

    (17)

    式中,xs-1為第s-1次迭代后的流量.

    新的阻抗函數(shù)定義為

    (18)

    用懲罰函數(shù)pj(x,αj)替代λj,且路段流量變換為關(guān)于路徑流量的函數(shù),即

    (19)

    廣義費(fèi)用ck,(x,λ)變換為關(guān)于f和α的函數(shù):

    (20)

    將式(20)與式(8)、式(9)以及式(4)~式(6)聯(lián)立,則容量限制下的客流分配問題可轉(zhuǎn)換為無約束下非線性互補(bǔ)問題:

    (ck,(f,α)-μr,z)fk,=0,?r∈I,z∈J,k∈Kr,z

    (21)

    ck,(f,α)-μr,z≥0,?r∈I,z∈J,k∈Kr,z

    (22)

    fk,≥0 ?r∈I,z∈J,k∈Kr,z

    (23)

    (24)

    (25)

    μr,z≥0,?r∈I,z∈J

    (26)

    參考Aashtiani的線性方法[25]求解上述非線性互補(bǔ)問題,具體步驟如下:

    步驟1:初始化

    以出入口節(jié)點(diǎn)和列車節(jié)點(diǎn)為起訖點(diǎn),按各類客流流向分別構(gòu)建多個OD對及其客流量.令Kr,z為空集,s=0,f=0,ε=0.001,λ0=0.1·avg(w0,a)a∈A.

    步驟2:分解和線性化

    (1)令s=s+1

    (2)對于任意起點(diǎn)r:

    (2.2)對于任意訖點(diǎn)z,令α=λs-1:

    (2.2.3)Aashtiani的線性方法[25]聯(lián)立求解式(27)和式(28),獲得新的流量分布fk有

    ?k∈Kr,z

    (27)

    ?k∈Kr,z

    (28)

    (2.2.4)若OD對的所有路徑均無法再分配多余流量,則維持該客流分布不變,并剔除OD對不參與后續(xù)計算.

    (2.2.5)當(dāng)不滿足

    (2.2.6)計算εr,z=

    步驟3:更新流量和拉格朗日算子

    xs=x(f),λs=p(xs,λs-1).

    步驟4:終止判斷

    (2)當(dāng)αj,0=λ0、αj,s=λs-1,且滿足下列收斂條件:

    則輸出當(dāng)前流量分布,否則執(zhí)行步驟2.

    文獻(xiàn)[26]已證明上述動態(tài)函數(shù)法的收斂性,本文不再贅述.

    3.2 能力瓶頸識別指標(biāo)

    根據(jù)上述模型和方法,輸入的客流條件不同會產(chǎn)生不同的分配結(jié)果.因此,通過對各節(jié)點(diǎn)的受影響程度進(jìn)行評估排序,能為識別能力瓶頸提供參考依據(jù).

    (2)對于未到達(dá)限制容量的節(jié)點(diǎn),采用gj(x)評估受影響程度.當(dāng)gj(x)超過用戶設(shè)定的閾值時,則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)為潛在能力瓶頸.

    4 案例分析

    4.1 案例及參數(shù)確定

    以上海軌道軌道交通陸家浜路站為例進(jìn)行算例分析.陸家浜路站是上海軌道交通8、9號線換乘站,地下一層為共用站廳,有6個出入口(圖2a).站廳內(nèi)南北兩側(cè)的樓梯通向B2層的8號線站臺(圖2b),東西兩側(cè)的樓梯通向B3層的9號線站臺(圖2c).8、9號線換乘是通過B2-B3層的換乘夾層(圖2d)進(jìn)行,采用樓梯十字換乘形式.

    根據(jù)陸家浜路站的客流在站事件鏈情況,構(gòu)建車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果如圖3所示(節(jié)點(diǎn)標(biāo)號見圖2).圖3中節(jié)點(diǎn)上方標(biāo)識該節(jié)點(diǎn)的限制容量,是通過《地鐵設(shè)計規(guī)范》[1]計算得到.

    根據(jù)陸家浜路站早高峰歷史客流數(shù)據(jù)和8、9號線行車數(shù)據(jù),設(shè)置相關(guān)參數(shù):

    (1)8號線進(jìn)站客流為5 120人·h-1、出站客流為5 600人·h-1,9號線進(jìn)站客流為2 400人·h-1、出站客流為1 400人·h-1.為簡化計算,6個出入口均分進(jìn)出站客流.

    (2)8號線換9號線客流為13 100人·h-1,9號線換8號線客流為7 100人·h-1.

    (3)8號線編組車型為6C,開行頻次為20對·h-1.至本站最大上車人數(shù)約為車輛定員的20%.

    (4)9號線編組車型為6A,開行頻次為20對·h-1.至本站最大上車人數(shù)約為車輛定員的20%.

    a 站廳層-B1b 8號線站臺層-B2c 9號線站臺層-B3d B2和B3間換乘平臺

    圖2陸家浜路站示意圖

    Fig.2SketchesofLJBStation

    圖3 陸家浜路站的車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)(單位:人·h-1)

    從CAD圖紙中獲取各條邊的距離參數(shù),用矩陣的形式表示(如圖4所示).橫向為起始節(jié)點(diǎn),縱向為終止節(jié)點(diǎn).

    4.2 結(jié)果與分析

    上述模型算法通過C#編程實現(xiàn),并在2.9 GHz i7CPU和8GB內(nèi)存的環(huán)境上計算.客流分配結(jié)果見表2.迭代收斂效果如圖5所示.

    由表2可知,8號線列車節(jié)點(diǎn)和9號線列車節(jié)點(diǎn)超過了節(jié)點(diǎn)限制容量,因此是能力瓶頸位置.其余節(jié)點(diǎn)均未超過限制容量,統(tǒng)計受影響程度超過0.5的節(jié)點(diǎn),分別為節(jié)點(diǎn)27(0.653)、節(jié)點(diǎn)30(0.653)、節(jié)點(diǎn)31(0.518)、節(jié)點(diǎn)34(0.518).

    圖4 網(wǎng)絡(luò)各邊的距離矩陣(單位:m)

    為了驗證上述識別方法的合理性,采用車站客流微觀仿真軟件StaPass進(jìn)行仿真校驗.由于仿真方法準(zhǔn)確地模擬了乘客在站運(yùn)動過程,因此通過仿真方法得到的客流分布密度可以輔助能力瓶頸的識別,并側(cè)面驗證模型的合理性.仿真1 h后,車站客流分布密度結(jié)果通過色塊形式展示,如圖6所示.以F級服務(wù)水平(密度為3.2~4.2人·m-2)為潛在的能力瓶頸點(diǎn),密度大于4.2人·m-2為能力瓶頸點(diǎn),則圖6:①8、9號線的車廂和候車區(qū)等處密度均明顯超過4.2人·m-2,甚至達(dá)到5人·m-2;②節(jié)點(diǎn)27、節(jié)點(diǎn)30、節(jié)點(diǎn)31、節(jié)點(diǎn)34等接近4.2人·m-2,其余節(jié)點(diǎn)均小于3.2人·m-2;③8號線車廂和候車區(qū)密度明顯高于9號線.

    圖5 目標(biāo)函數(shù)收斂情況

    圖6 客流密度分布仿真云圖

    在現(xiàn)實場景中,早高峰8號線多個車站限流,增加了8號線列車在陸家浜路站的限制容量.陸家浜站實行換乘限流,引導(dǎo)乘客進(jìn)行站廳換乘,從時間上錯開了同時乘車的流線.上述客運(yùn)組織措施也從側(cè)面證明了8號線列車、換乘樓扶梯是本站的能力瓶頸.

    5 結(jié)論

    從乘客在站服務(wù)事件鏈的分析切入,利用事件鏈的耦合關(guān)系構(gòu)建車站設(shè)施設(shè)備關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò).在乘客選擇行為作用下,該關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)具有級聯(lián)失效和客流動態(tài)分布等特性.在此基礎(chǔ)上,建立考慮乘客選擇行為的客流分配模型,并引入動態(tài)懲罰函數(shù)求解節(jié)點(diǎn)容量限制下的客流分配問題.基于求解結(jié)果按節(jié)點(diǎn)受影響程度指標(biāo)排序,形成能力瓶頸動態(tài)識別方法.通過上海地鐵陸家浜路站的案例分析與StaPass軟件仿真結(jié)果的對比,驗證該方法不僅能夠快速確定能力瓶頸,還有助于分析不同客流環(huán)境下車站設(shè)施設(shè)備網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化,進(jìn)而指導(dǎo)車站運(yùn)營管理組織工作.但是該方法未考慮單個設(shè)施設(shè)備的到達(dá)率和服務(wù)率的影響,在今后的研究中可以繼續(xù)深化.

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