低溫環(huán)境下賽區(qū)面向路網行人步行的VMS自適應信息發(fā)布策略

黃文博 陳艷艷

(北京工業(yè)大學 城市交通學院，北京 100124)

大型冬季或雪上賽事賽區(qū)通常位于寒冷地區(qū)，賽區(qū)具有低溫多風、路面積雪、道路崎嶇等特征，行人在該類環(huán)境中出行時行進區(qū)域受限、速度降低。同時，大型賽事客流具有短時聚集性強、時空分布不均等特點，特別是在入場、散場高峰時段，賽區(qū)路網中較易發(fā)生客流擁擠現(xiàn)象，受地形限制疏散效率相對較低。但是，若客流長時間滯留在室外低溫環(huán)境中，會嚴重影響人們的觀賽體驗，甚至產生凍傷風險，尤其是發(fā)生突發(fā)事件時，極易造成踩踏等安全事件。此時，借助道路中的VMS(可變信息板)為行人提供路網客流狀態(tài)、突發(fā)事件、出行引導等信息提示，來誘導客流出行，及時疏散擁擠客流，成為管理者進行客流管控的一種有效手段[1- 2]，可有效提高出行效率、降低環(huán)境帶來的負面影響。

目前，許多學者圍繞交通出行中路網VMS的信息發(fā)布及其對交通出行的影響開展了較多的研究。Abbas[3]基于排隊模型研究了高速公路交通流在有無VMS信息影響下的交通延誤差異性，結果表明駕駛員根據VMS信息提示動態(tài)調整行車路線可有效減少交通流延誤。梅振宇等[4]提出了一種路網VMS配置優(yōu)化方法，以此確定路網中VMS布設數量，以期達到降低信息發(fā)布重復率和擴大信息覆蓋范圍的目標。戢曉峰等[5]研究了排隊延誤場景下的VMS位置布設問題，通過建立雙層規(guī)劃模型，對路網中VMS位置進行優(yōu)化。Chiu等[6]通過改進禁忌搜索算法來確定路網VMS最佳位置及布設數量，并對美國德克薩斯州局部路網中的VMS布設問題進行了計算，驗證了方法的有效性。Li等[7]通過改進隨機網絡均衡模型，確定VMS布設位置與信息發(fā)布時間，并對路網反復擁堵場景下VMS布設提出相關建議。尚華艷等[8]基于元胞自動機模型對路網VMS位置優(yōu)化進行研究，通過比較不同方案下各OD對間車輛的行駛時間，確定VMS最佳布設位置。Huynh等[9]基于啟發(fā)式算法提出了緊急事件下路網VMS的位置優(yōu)化方法，可引導擁堵客流轉移至其他備用路徑中，達到疏散客流的目的。郭義戎等[10]以實際誘導效用最大化為目標，建立了誘導效用最大化模型，對復雜交通網絡VMS配置進行優(yōu)化，以此提高整個網絡的誘導效率。

綜上所述，盡管許多學者在路網VMS的位置布設和信息發(fā)布方面開展了較多的研究，但研究場景多集中于普通環(huán)境的交通出行問題，路網VMS的布設與信息發(fā)布也多為固定地點、固定模式下的發(fā)布策略，難以適應低溫環(huán)境下路網客流的動態(tài)變化需求，效果不佳。有鑒于此，本研究針對寒冷多風、路面積雪這類低溫環(huán)境下賽區(qū)內的行人出行場景，提出一種路網VMS自適應信息發(fā)布策略，引導該類環(huán)境下賽區(qū)客流的疏散，以期實現(xiàn)客流的有效管控。

1 低溫出行環(huán)境

目前相關研究中對于行人步行環(huán)境的“低溫”沒有統(tǒng)一的界定標準，根據文獻[11]，本研究引入“風寒指數”Q來表征行人出行環(huán)境的低溫程度，某時段內環(huán)境的風寒指數計算公式為

(1)

式中：te為計算時段內的環(huán)境溫度，℃；vw為計算時段內的環(huán)境風速。

風寒指數越大，該環(huán)境寒冷程度越高，表示環(huán)境溫度、風速對行人的感受影響越大。因此，根據行人的感受可對環(huán)境的寒冷程度進行等級劃分，見表1所示。根據該等級劃分，可以得到不同寒冷環(huán)境中的風寒指數的大小。

根據表1，本研究定義處于“微冷”以上等級(風寒指數不小于800)的環(huán)境為“低溫”出行環(huán)境，寒冷等級越高，環(huán)境對于行人出行的影響越大。因此，為提高行人在低溫賽區(qū)環(huán)境中的觀賽體驗，本研究針對該環(huán)境下VMS信息的發(fā)布策略進行相關研究。

表1 寒冷等級劃分[12]

2 VMS信息發(fā)布策略

2.1 信息與客流的互動反饋機制

路網VMS信息發(fā)布與路網客流狀態(tài)間可形成良性的互動反饋，為給賽事客流調控、低溫環(huán)境下的行人出行保障等提供支持。一方面，賽區(qū)內路網中的VMS通過發(fā)布客流狀態(tài)、突發(fā)事件、出行引導等信息，為行人出行提供動態(tài)信息提示，引導行人做出最佳出行決策，以此減少客流擁堵、提高出行效率；另一方面，路網VMS系統(tǒng)根據當前客流狀態(tài)及突發(fā)狀況，動態(tài)調整信息發(fā)布的路段和發(fā)布的信息內容，以最小的發(fā)布成本達到最優(yōu)的信息引導成效。信息發(fā)布與客流狀態(tài)間的互動反饋示意圖如圖1所示。特別地，為減少資源浪費，并非所有路段中的VMS同時、持續(xù)發(fā)布相關信息，而是根據路網客流狀態(tài)或突發(fā)事件，動態(tài)選定某些路段，實現(xiàn)信息的動態(tài)發(fā)布[12]。路網VMS信息發(fā)布下?lián)頂D客流的疏散過程示意圖如圖2所示。圖中，網格代表路網，藍點代表路網中的行人，方塊代表VMS，其中，綠色方塊表示VMS未發(fā)布信息，紅色方塊表示VMS發(fā)布信息中，在路網VMS系統(tǒng)與客流狀態(tài)間的動態(tài)反饋中，實現(xiàn)路網VMS信息發(fā)布位置的動態(tài)更新。

圖1 信息發(fā)布與客流狀態(tài)間的互動反饋

圖2 路網VMS信息發(fā)布下?lián)頂D客流的疏散過程

2.2 路網VMS信息發(fā)布布局優(yōu)化

文中將路網中某時段內發(fā)布信息的VMS所在位置形成的布局，稱為該時段內路網VMS信息發(fā)布布局。不同的客流狀態(tài)，對應不同的VMS信息發(fā)布最優(yōu)布局。因此，文中以網絡中發(fā)布信息的VMS位置為變量，建立路網VMS信息發(fā)布布局多目標動態(tài)優(yōu)化模型。

模型中，目標一同時考慮了信息發(fā)布后一定時段內網絡的出行阻抗大小和網絡VMS信息發(fā)布的成本。信息發(fā)布后，一定時段內網絡路段的平均出行阻抗越小、發(fā)布信息的路段越少，則該目標越好。若路網VMS信息發(fā)布開啟的時刻為t0，則目標一的計算公式為

(2)

s.t.Si， j(t)=0，1。

本研究首先考慮客流擁擠因素建立t時刻路段內客流的廣義出行成本函數，見式(3)所示：

(3)

其次，由于環(huán)境中行人出行時會同時受低溫、大風等天氣的影響，對行人的出行造成一定的阻礙。因此，本研究利用風寒指數[11]來衡量低溫環(huán)境的影響程度。此時，行人的廣義出行成本函數可表達為

(4)

其中

(5)

另外，低溫環(huán)境中行人的忍耐力會有所下降，而高擁擠度會增加行人的出行時長，進而影響行人的出行及觀賽體驗。因此，本研究建立目標二，使得網絡中路段處于高擁擠狀態(tài)的累積時長最小，減小行人途中滯留時長。若路網VMS信息發(fā)布開啟的時刻為t0，則目標二的計算公式如式(6)所示：

(6)

其中

(7)

式中，c0為道路擁擠度閾值。

2.3 路網VMS信息發(fā)布規(guī)則

本研究中，將路網VMS信息發(fā)布一次所持續(xù)的時長稱為VMS信息發(fā)布時長Δtc，將上一次信息發(fā)布結束與下一次信息發(fā)布開始的時間間隔稱為VMS信息發(fā)布間隔Δtb。VMS自適應信息發(fā)布策略下，一次信息發(fā)布過后需根據當前路網客流狀態(tài)決定是否重新進行布局優(yōu)化：若一次信息發(fā)布后網絡處于通暢狀態(tài)，即擁擠度低于閾值，VMS停止信息發(fā)布，直至網絡再次達到擁擠閾值，重新啟動優(yōu)化策略、發(fā)布信息；同時，Δtb根據當前客流狀態(tài)自適應變化，如果客流持續(xù)處于高擁擠狀態(tài)，Δtb可為0，即一次信息發(fā)布時長結束后，緊接著開啟新的布局優(yōu)化。因此，VMS信息發(fā)布時刻、信息發(fā)布間隔、信息發(fā)布位置均處于自適應狀態(tài)。

VMS自適應信息發(fā)布規(guī)則如圖3所示，具體過程如下：

Step1系統(tǒng)初始化，路網VMS系統(tǒng)處于關閉狀態(tài)，客流在無VMS信息發(fā)布的路網中出行。

Step2當道路擁擠度超過閾值時，啟動VMS信息發(fā)布布局優(yōu)化，路網VMS按照最優(yōu)布局發(fā)布信息，行人在信息引導下繼續(xù)行走。

Step3若信息發(fā)布時長達到Δtc，檢測路網中客流擁擠度是否達到閾值，轉入Step 4。

Step4若路網中客流擁擠度小于閾值，則路網VMS系統(tǒng)關閉，停止信息發(fā)布，否則，轉入Step 2。

3 多智能體場景仿真

為驗證路網VMS信息發(fā)布策略的有效性，通過建立行人Agent規(guī)則和仿真模型，開展該策略下的客流出行場景仿真。

3.1 連續(xù)模型離散化

場景仿真中需要把時間離散化，ΔT時段內Si， j(t)為一常數，(i，j)∈E。因此，路網VMS信息發(fā)布布局優(yōu)化模型的離散化形式可表示為

(8)

(9)

s.t.Si，j=0，1。

其中

(10)

(11)

圖3 VMS自適應信息發(fā)布規(guī)則

3.2 行人Agent規(guī)則

3.2.1 行人速度

多智能體仿真中[13]，行人速度隨著行人所在當前路段中行人前方擁擠度大小自適應變化，計算公式如式(12)所示。當路段前方擁擠度較大時，該行人速度變慢，隨著擁擠的消散，該行人速度逐漸增大直至回復到自由行走狀態(tài)。

(12)

同理，考慮低溫環(huán)境的影響，行人的步行速度可表達為

(13)

3.2.2 初始路徑選擇

由于行人進入賽區(qū)前已知曉個人出行的目的地，本研究認為行人初始進入賽區(qū)時已完成路徑的規(guī)劃。由于行人出行時只沿有效路徑出行，且出行成本越高，路徑的選擇概率越低。因此，起、訖點間的有效路徑滿足：

(14)

根據隨機效用理論[14- 15]，初始路徑的選擇概率取決于該路徑的效用大小，本研究利用路徑的廣義出行成本來衡量路徑的效用大小。相比于有效路徑的絕對效用，行人更關心路徑間的相對效用大小。因此，初始路徑的選擇概率可利用式(15)計算：

(15)

3.2.3 信息發(fā)布下的路徑選擇

VMS信息發(fā)布下，有信息發(fā)布路段上的既有行人以及新到達該路段的行人，若不在該路徑的最后路段中，且當前擁擠路段影響該行人出行時，該行人按概率重新規(guī)劃路徑，且在同一路段上最多重新規(guī)劃一次。同一行人在整個出行過程中重新規(guī)劃路徑的次數受最大次數的限制。

4 實例分析

4.1 案例概況

以某寒冷賽事賽區(qū)為例，研究基于路網VMS的群體客流誘導策略的適用性及有效性。該賽區(qū)處于寒冷地區(qū)，冬季天氣寒冷多風，路面常伴有積雪結冰，環(huán)境相對惡劣。其中，賽區(qū)內部主要的行人類型包括運動員、志愿者、觀眾、工作人員等，涉及行人出行的賽區(qū)路網如圖4所示；入場、散場高峰時段客流較大，易出現(xiàn)客流集聚、路網擁擠等現(xiàn)象。

圖4 賽區(qū)雪車雪橇中心周邊路網

為研究文中提出的VMS信息發(fā)布策略的適用性，分別對該路網的客流入場、散場場景進行仿真計算。在仿真中，利用遺傳算法對路網VMS信息發(fā)布布局優(yōu)化模型進行求解。

4.2 仿真參數

表2 仿真參數

4.3 結果分析

4.3.1 路網VMS自適應信息發(fā)布

根據路網VMS與客流狀態(tài)的動態(tài)反饋機制及路網VMS信息發(fā)布布局的自適應優(yōu)化策略，仿真過程中計算得到的入場、散場階段各路段VMS信息發(fā)布次數分別如圖5、圖6所示，沒有標記數字的路段VMS發(fā)布次數為0，該類路段中不建設VMS。由圖5、圖6可以看出，與入場相比，散場時VMS信息發(fā)布次數大于1次的道路相對較多，這是由于散場時客流出行相對較為集中導致的。

圖5 入場階段路網各路段VMS信息發(fā)布次數

圖6 散場階段路網各路段VMS信息發(fā)布次數

4.3.2 客流出行時長

通過計算VMS信息引導下行人出行時長，得到入場階段行人平均行走時長為22.66 min，比無VMS信息引導時縮短了約2.6%；散場階段行人平均行走時長為27.03 min，比無VMS信息引導時縮短了約7.0%。為了探究該策略對低溫環(huán)境中行人出行的引導效果，分別對有無VMS信息發(fā)布下入場、散場階段客流出行時長的分布進行分析，結果如圖7、圖8所示。

圖7 入場階段客流出行時長分布

圖8 散場階段客流出行時長分布

由圖7、圖8可以看出，與無VMS信息發(fā)布相比，VMS信息發(fā)布下短時出行客流占比增加；入場階段出行時長在20 min以內的客流占比增加了約3.75%，散場階段出行時長在25 min以內的客流占比增加了約7.36%。因此，該策略可有效降低該類環(huán)境中行人的出行時長，減少行人在低溫環(huán)境下的受凍時間，提高出行效率。

4.3.3 道路擁擠度

該類環(huán)境中無VMS信息發(fā)布下入場階段賽區(qū)道路擁擠度達到最大時的路網擁擠情況如圖9所示。

由圖9可以看出，最大擁擠度所在路段為(20，19)。為了探究該策略對于低溫環(huán)境中行人擁擠疏散的引導效果，對該路段在有無VMS信息發(fā)布下的擁擠度變化情況進行分析，結果如圖10所示。由圖10可以看出，與無VMS信息發(fā)布相比，有VMS信息發(fā)布下入場階段該路段最大擁擠度降幅約為20.45%(該值是由有無VMS信息發(fā)布下的最大擁擠度的差值/無VMS信息發(fā)布下的最大擁擠度得到)，有VMS信息發(fā)布時入場階段擁擠度達到最大時的路網擁擠情況見圖11所示。綜上，VMS信息引導下行人在低溫、低速狀態(tài)的時間相對較短。

圖9 無VMS信息發(fā)布下入場階段賽區(qū)道路擁擠度達到最大時的路網擁擠情況

圖10 有無VMS信息發(fā)布下入場階段道路(20，19)的擁擠度變化情況

同理，無VMS信息發(fā)布下散場階段賽區(qū)道路擁擠度達到最大時的路網擁擠情況見圖12所示?？梢钥闯?，最大擁擠度所在路段為(32，19)。該路段在有無VMS信息發(fā)布下的擁擠度變化情況見圖13所示。可以看出，與無VMS信息發(fā)布相比，有VMS信息發(fā)布下散場階段該路段最大擁擠度降幅約為10.51%，有VMS信息發(fā)布時散場階段擁擠度達到最大時的路網擁擠情況見圖14所示。綜上，VMS引導改善了賽事出行環(huán)境，緩解了客流擁堵。

圖11 有VMS信息發(fā)布下入場階段賽區(qū)道路擁擠度達到最大時的路網擁擠情況

圖12 無VMS信息發(fā)布下散場階段賽區(qū)道路擁擠度達到最大時的路網擁擠情況

綜上所述，該策略下各道路VMS信息發(fā)布次數總體上與道路擁擠程度具有較高的一致性，在該策略下，高峰時段客流擁擠程度得到有效降低，有利于提高賽區(qū)客流出行效率、降低低溫環(huán)境中行人因長時間在室外滯留造成的影響。

圖13 有無VMS信息發(fā)布下散場階段道路(32，19)的擁擠度變化情況

圖14 有VMS信息發(fā)布下散場階段賽區(qū)道路擁擠度達到最大時的路網擁擠情況

5 結論

本研究針對低溫環(huán)境下賽區(qū)行人步行出行場景，提出了一種基于客流實時響應的路網VMS自適應信息發(fā)布策略，得出了以下主要結論：

(1)通過提出路網VMS信息發(fā)布與路網客流狀態(tài)的動態(tài)反饋機制，實現(xiàn)了路網客流出行的動態(tài)調控，有利于充分發(fā)揮VMS信息引導的有效性。

(2)考慮低溫環(huán)境影響建立了路網VMS信息發(fā)布布局的多目標動態(tài)優(yōu)化模型，在提高客流出行效率的前提下，可有效降低信息發(fā)布成本。

(3)基于低溫環(huán)境下客流出行多智能體仿真方法，以某寒冷賽事賽區(qū)為例，仿真驗證策略的有效性。結果表明，在該策略下短時出行客流比例有較大提高，高峰時段路網擁擠度可得到有效緩解。

綜上，本研究提出的路網VMS自適應信息發(fā)布策略，可有效提高行人出行效率、降低低溫環(huán)境下行人的室外滯留時長，提高行人觀賽體驗，保障行人自身安全。