基于遺傳算法的家庭活動(dòng)-出行決策研究

何保紅 ,段玉琳,郭 淼

(1.昆明理工大學(xué) 交通工程學(xué)院,云南 昆明 650500;2.北京工業(yè)大學(xué) 城市交通學(xué)院,北京 100124)

0 引 言

隨著交通設(shè)施建設(shè)趨于飽和,城市交通規(guī)劃開始由“設(shè)施規(guī)劃”向“政策設(shè)計(jì)”轉(zhuǎn)型[1]。通過調(diào)控出行者出行決策過程,促使城市宏觀交通總量、出行結(jié)構(gòu)和時(shí)空分布趨于合理,正成為交通領(lǐng)域重要的政策調(diào)節(jié)手段[2]。個(gè)體作為家庭網(wǎng)絡(luò)中的一員,在行為決策時(shí)既不能脫離客觀物質(zhì)環(huán)境,也不能脫離與家庭成員交互的微觀社會(huì)情境[3]。傳統(tǒng)以個(gè)體為單元的行為研究,往往忽視了家庭微觀社會(huì)情境中存在家庭成員之間互動(dòng)會(huì)對(duì)個(gè)體行為產(chǎn)生影響這一事實(shí),導(dǎo)致難以準(zhǔn)確客觀分析城市交通需求變化和預(yù)見交通政策實(shí)施效果。

近年來,國內(nèi)外交通學(xué)者開始關(guān)注家庭成員交互與個(gè)體活動(dòng)-出行決策間的關(guān)系。C.HO等[4]針對(duì)家庭交互行為中較為顯著的聯(lián)合出行,采用嵌套Logit模型探究了家庭聯(lián)合出行與個(gè)體出行方式選擇間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)聯(lián)合出行受家庭資源、活動(dòng)類型等要素影響;Y.O.SUSILO等[5]通過建立家庭時(shí)間分配模型,發(fā)現(xiàn)活動(dòng)-出行時(shí)間在家庭成員間存在交互,且這種時(shí)間分配不僅是個(gè)人決定的結(jié)果,也是家庭內(nèi)部成員之間互動(dòng)的結(jié)果;J.X.FENG等[6]通過構(gòu)建有序Probit模型分析發(fā)現(xiàn),與老年人同住的家庭成員用于工作和休閑活動(dòng)的時(shí)間普遍較長,家庭中有老年人存在會(huì)在一定程度上影響個(gè)體活動(dòng)-出行行為。

蔣晨等[7]通過多元受限因變量模型,探究家庭活動(dòng)參與和性別差異之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)家庭中女性出行行為不僅受自身活動(dòng)安排影響,還與其配偶的出行行為有關(guān);何保紅等[8]通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型,探究老年人對(duì)家庭成員日?；顒?dòng)-出行行為的影響,發(fā)現(xiàn)隨著老年人對(duì)家庭貢獻(xiàn)度增加,其他成員在家務(wù)活動(dòng)上的分配時(shí)間減少,自由活動(dòng)時(shí)間增加;A.ERMAGUN等[9]、W.ADAM等[10]關(guān)注到家庭中兒童的特殊性,利用出行鏈刻畫其行為特征,探討了家庭成員受到的時(shí)空制約與接送兒童之間的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)家庭接送兒童行為不僅取決于兒童自身能力,還取決于家長工作地時(shí)空制約。上述研究雖然認(rèn)識(shí)到家庭成員間的互動(dòng)會(huì)對(duì)個(gè)體活動(dòng)-出行決策產(chǎn)生影響,但關(guān)注的焦點(diǎn)大多落在外部因素對(duì)決策層級(jí)的影響,缺乏對(duì)家庭成員間的內(nèi)部交互進(jìn)行深入剖析。

鑒于此,筆者在時(shí)間地理學(xué)的基礎(chǔ)上結(jié)合最優(yōu)化理論,將家庭聯(lián)合活動(dòng)視為在特定時(shí)空制約下,成員間通過相互協(xié)作做出效用最大化的活動(dòng)安排和出行選擇結(jié)果。通過構(gòu)建家庭活動(dòng)-出行決策模型,以期最大限度還原個(gè)體活動(dòng)-出行選擇行為,并以此為新時(shí)期“以人為本”的交通規(guī)劃和交通需求預(yù)測提供科學(xué)參考。

1 家庭活動(dòng)-出行特征描述

家庭作為個(gè)體日?；顒?dòng)-出行決策的基本單元,其外部環(huán)境及內(nèi)部屬性的變化會(huì)改變個(gè)體的日?；顒?dòng)-出行行為。在這一過程中,家庭成員會(huì)通過利他主義在一定程度上平衡自身或他人所受到的制約,以陪伴、互助和替代等形式幫助個(gè)體更好完成活動(dòng)-出行計(jì)劃[11]。這種聯(lián)合特性在個(gè)人層面是隱藏的,難以通過個(gè)體行為,透視家庭活動(dòng)-出行行為背后復(fù)雜的決策過程。為深入剖析個(gè)體活動(dòng)-出行背后決策過程,將個(gè)體活動(dòng)-出行行為置于家庭中觀察,家庭活動(dòng)-出行決策過程及聯(lián)合活動(dòng)解構(gòu)如圖1。在時(shí)空制約和活動(dòng)需求作用下,個(gè)體視角下活動(dòng)-出行決策維度較為單一,家庭成員出行鏈之間彼此相互獨(dú)立,不存在交織與嵌套現(xiàn)象,難以體現(xiàn)活動(dòng)的聯(lián)合特性,也就無法從中透視家庭聯(lián)合活動(dòng)-出行背后決策過程。相較于個(gè)體視角,家庭視角下的活動(dòng)-出行決策主體和行為模式更為豐富,家庭成員出行鏈之間不僅存在交織與嵌套現(xiàn)象,而且更能體現(xiàn)活動(dòng)聯(lián)合特性。

圖1 家庭活動(dòng)-出行決策機(jī)制及聯(lián)合活動(dòng)解構(gòu)Fig.1 Family activity-travel decision-making mechanism and joint activity deconstruction

從上述分析中可以看出,家庭具有一定自我調(diào)節(jié)功能,即在外在環(huán)境制約下,家庭會(huì)通過成員間互助協(xié)作以平衡外在制約。若僅從個(gè)體視角,則難以透視這種交互關(guān)系,而將活動(dòng)-出行置于家庭中觀察時(shí),家庭成員在活動(dòng)-出行決策上存在著交互關(guān)系,在這種關(guān)系作用下將會(huì)產(chǎn)生家庭視角特有的聯(lián)合活動(dòng)模式,主要包括陪伴活動(dòng)、接送活動(dòng)和替代活動(dòng),具體特征分析如表1。

表1 家庭聯(lián)合活動(dòng)特征描述

2 家庭活動(dòng)-出行決策模型

2.1 問題描述

CHAPIN認(rèn)為個(gè)體活動(dòng)-出行決策是在一個(gè)時(shí)空連續(xù)體內(nèi)發(fā)生的一系列有序的活動(dòng),涉及活動(dòng)-出行的要素決策包括:活動(dòng)類型、活動(dòng)位置、活動(dòng)順序以及出行距離等[11]。事實(shí)上,活動(dòng)-出行決策過程才是導(dǎo)致決策行為結(jié)果的源頭與核心,家庭交互決策行為本質(zhì)上是特定時(shí)空制約下,以交互關(guān)系為介質(zhì),以均衡成員間制約為目標(biāo)的家庭內(nèi)部自組織現(xiàn)象。

2. 活動(dòng)符號(hào)來自于文獻(xiàn)[12],表示成員間活動(dòng)-出行時(shí)空過程的聯(lián)合性。

家庭活動(dòng)-出行決策問題可以描述為多個(gè)成員在有限的家庭資源下,通過彼此間互助協(xié)作完成家庭活動(dòng)的過程。由于決策個(gè)體增加,在家庭成員彼此間交互作用下,個(gè)體活動(dòng)-出行時(shí)空路徑擴(kuò)展為與他人時(shí)空路徑的重合來表征其聯(lián)合特征。

通過擴(kuò)展決策變量以表達(dá)不同家庭成員的出行鏈,從出行上體現(xiàn)家庭成員間的關(guān)聯(lián)性;引入相容參數(shù)以實(shí)現(xiàn)家庭成員和活動(dòng)類型的匹配,從活動(dòng)上體現(xiàn)家庭成員間的關(guān)聯(lián)性;出行時(shí)間、活動(dòng)開始和結(jié)束時(shí)刻是家庭成員進(jìn)行活動(dòng)-出行決策時(shí)的重點(diǎn)考慮因素,應(yīng)將其納入目標(biāo)函數(shù)中;由于外部環(huán)境主要是從時(shí)間和空間的角度對(duì)成員的活動(dòng)-出行決策施加制約,將具有代表性的活動(dòng)時(shí)間窗、活動(dòng)空間位置等轉(zhuǎn)化為模型的主要約束條件,系統(tǒng)建立家庭聯(lián)合活動(dòng)-出行決策效用模型。

2.2 參數(shù)圖示

基于家庭的活動(dòng)-出行決策是家庭成員在外部環(huán)境制約與內(nèi)部成員交互作用下,共同做出的活動(dòng)安排和出行選擇(圖2),家庭活動(dòng)-出行決策過程主要涉及決策變量、決策環(huán)境與相容參數(shù)。

圖2 家庭活動(dòng)-出行決策過程中涉及參數(shù)Fig.2 Diagram of parameters involved in household activity-travel decision-making process

2.3 模型建立

在時(shí)間地理學(xué)時(shí)空制約思想和最優(yōu)化理論基礎(chǔ)上,兼顧家庭活動(dòng)-出行決策過程中出行效用與活動(dòng)效用,以實(shí)現(xiàn)家庭效用最大化為目標(biāo),建立家庭活動(dòng)-出行決策模型,模型中涉及參數(shù)如表2。

表2 模型參數(shù)說明

模型具體形式如下:

U=max(U1+U2)

(1)

式中:

(2)

(3)

式(1)～式(3)為目標(biāo)函數(shù),式(1)表示家庭成員在出行過程中執(zhí)行活動(dòng)的效用最大;式(2)表示家庭成員在相鄰兩個(gè)活動(dòng)位置之間的移動(dòng)時(shí)間最短;式(3)表示家庭成員執(zhí)行活動(dòng)的持續(xù)時(shí)長。

約束條件:

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

Vi≤Wik,Vik≤Wi

(11)

(12)

Vik-Wik=Si, ?i∈N, ?k∈M

(13)

(14)

(15)

2.4 模型求解

遺傳算法是一種較為完善的啟發(fā)式算法,受自然界進(jìn)化論啟發(fā),該算法將種群中所有個(gè)體作為對(duì)象,對(duì)所有個(gè)體的染色體進(jìn)行編碼后實(shí)施選擇、交叉、變異操作以生成下一代,持續(xù)重復(fù)此過程,直至滿足預(yù)先設(shè)定的收斂標(biāo)準(zhǔn),即得到問題的解[13]。與此同時(shí),遺傳算法可以針對(duì)實(shí)際情況對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整[14],使得其有較高的使用靈活性與應(yīng)用廣泛性。

大量實(shí)踐表明,遺傳算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題方面有顯著成效?？紤]筆者所建模型為尋找使家庭活動(dòng)-出行效用最大化的家庭成員活動(dòng)-出行安排,屬于組合優(yōu)化問題,因此,使用遺傳算法為每個(gè)家庭成員安排最優(yōu)活動(dòng)-出行方案分配,以實(shí)現(xiàn)整個(gè)家庭活動(dòng)-出行效用最大化。

模型進(jìn)行求解思路為:假設(shè)家庭中所有活動(dòng)都需要完成,工作活動(dòng)應(yīng)由相對(duì)應(yīng)人員完成,活動(dòng)執(zhí)行必須要滿足前一個(gè)活動(dòng)最早結(jié)束時(shí)間及中途移動(dòng)時(shí)間要早于后一個(gè)活動(dòng)最晚開始時(shí)間。求解步驟如下:

步驟 1參數(shù)初始化。結(jié)合模型特征,經(jīng)過多次試驗(yàn)最終確定求解相關(guān)參數(shù)如下:種群初始化數(shù)量為40,最大迭代次數(shù)為30,交叉概率為0.9,變異概率為0.000 1?？紤]到實(shí)際出行方式的多樣性,結(jié)合模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)特征,參考昆明市城市道路交通工具運(yùn)行速度特征將不同交通方式的出行速度值設(shè)置為:小汽車35 km/h,電動(dòng)助力車25 km/h,自行車10 km/h,公交車20 km/h,步行4 km/h。

步驟 2染色體編碼及初始化。借助MATLAB編程,采用整數(shù)編碼方式,對(duì)需要執(zhí)行的活動(dòng)和家庭成員進(jìn)行編號(hào)。0表示家,1、2分別表示男、女家長工作,3、4分別表示接、送兒童,5、6、7分別表示家庭中3個(gè)成員,5為男家長,6為女家長,7為兒童。假設(shè)所有成員均從家出發(fā)并最后回到家,故在編碼中進(jìn)行簡化將0去除。此外,接送兒童作為家庭中典型的聯(lián)合活動(dòng),需要家長和兒童共同參與完成,因此在編碼中分別設(shè)置兩個(gè)3和4分布于染色體中,表示家長和兒童聯(lián)合參與,如圖3。

圖3 染色體編碼方案Fig.3 Chromosome coding scheme

步驟 3染色體排序。將家庭中所有成員的活動(dòng)位置空間坐標(biāo)、活動(dòng)時(shí)間窗及出行方式作為輸入集,根據(jù)約束條件進(jìn)行遺傳操作,輸出排列好的編號(hào)即為出行鏈,詳細(xì)步驟如下:

1)選擇算子,采用輪盤賭選擇,根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度值大小決定其在下一代中的存活概率;

2)交叉算子,結(jié)合筆者采用的編碼方式,為避免染色體在任意位置進(jìn)行交叉,導(dǎo)致新個(gè)體中存在基因缺失和重疊產(chǎn)生無效解,采用單親交叉算子(圖4),使交叉操作在一個(gè)個(gè)體上完成,以保證子代個(gè)體基因的有效性和完整性。對(duì)于不合法的編碼則重新進(jìn)行交叉操作,直到產(chǎn)生符合條件的染色體序列;

圖4 交叉示意Fig.4 Schematic diagram of crossing

3)變異算子,通過隨機(jī)對(duì)染色體進(jìn)行交換或插入產(chǎn)生新的個(gè)體,完成變異操作。

步驟 4計(jì)算適應(yīng)度。將式(2)、式(3)計(jì)算之和作為適應(yīng)度值,選取適應(yīng)度值最大時(shí)輸出的出行鏈作為模型求解結(jié)果。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

實(shí)證數(shù)據(jù)來源于2016年昆明城市居民出行調(diào)查,調(diào)查包括個(gè)人信息、家庭信息,以及居民整日活動(dòng)-出行數(shù)據(jù)。依據(jù)筆者研究目標(biāo),考慮到所建立決策模型需要體現(xiàn)家庭聯(lián)合決策特點(diǎn),而城市兒童接送行為則較能體現(xiàn)家庭成員聯(lián)合決策特點(diǎn),故從中選取500個(gè)存在兒童通學(xué)出行需求的核心家庭所有成員整日活動(dòng)-出行數(shù)據(jù)作為模型驗(yàn)證樣本。需要說明的是,500個(gè)樣本家庭當(dāng)日均有聯(lián)合活動(dòng),其中,445個(gè)家庭存在接送活動(dòng),剔除完成接送活動(dòng)后及時(shí)返回家且不從事通勤活動(dòng)的樣本家庭,將余下327個(gè)家庭作為驗(yàn)證樣本。除去存在接送活動(dòng)445個(gè)家庭,余下55個(gè)家庭存在替代活動(dòng),替代活動(dòng)的判別是依據(jù)接送兒童活動(dòng)分別嵌套在男女家長的出行鏈中。利用存在接送活動(dòng)的327個(gè)家庭驗(yàn)證模型在基礎(chǔ)場景中的正確性;為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性,用存在替代活動(dòng)的55個(gè)家庭驗(yàn)證模型在擴(kuò)展場景中的適用性。

3.2 場景描述

3.2.1 基礎(chǔ)場景

家庭中共有3名成員,分別是男家長、女家長和兒童,共有4項(xiàng)活動(dòng)需要執(zhí)行,分別是男、女家長的工作活動(dòng)、送兒童上學(xué)、接兒童放學(xué),接送兒童活動(dòng)均由同一個(gè)家長完成。

3.2.2 擴(kuò)展場景

家庭成員組成及需執(zhí)行活動(dòng)與基礎(chǔ)場景相同。不同的是,擴(kuò)展場景中男女家長一方執(zhí)行了送兒童上學(xué)活動(dòng),但由于其下班時(shí)間與學(xué)校放學(xué)時(shí)間相隔較大,不能在規(guī)定時(shí)間內(nèi)到達(dá)學(xué)校接兒童放學(xué),導(dǎo)致需要由另一位家長替代完成接兒童放學(xué)活動(dòng)。

3.3 結(jié)果描述

采用遺傳算法求解模型,若求解輸出結(jié)果與實(shí)際出行鏈一致,則模型驗(yàn)證成功,并對(duì)兩種場景下家庭活動(dòng)-出行行為進(jìn)行解構(gòu)分析。

選取基礎(chǔ)場景中一個(gè)驗(yàn)證成功的家庭進(jìn)行時(shí)空路徑分析(圖5)。女家長07:30順路送兒童去距家2.8 km的學(xué)校上學(xué),之后行駛2.7 km到達(dá)工作地,16:00離開工作地前往學(xué)校接兒童,16:30從學(xué)?；丶?男家長07:30獨(dú)自前往距家6.7 km的工作地,16:07離開工作地返回家。就活動(dòng)時(shí)空臨近性而言,兒童學(xué)校不僅與女家長工作地在空間上較為臨近,且上下學(xué)時(shí)間也與女家長上下班時(shí)間較為接近?？梢娫诩彝セ顒?dòng)-出行決策過程中,在時(shí)間允許的情況下,為使家庭活動(dòng)得以完成,通常將接送兒童活動(dòng)分配給空間位置距離學(xué)校最近的家庭成員,最終以順路接送模式完成該類活動(dòng),以減少對(duì)其他成員出行的制約。依次對(duì)類似的327個(gè)家庭進(jìn)行出行鏈求解,發(fā)現(xiàn)有248個(gè)家庭符合,符合率為75.84%,即模型設(shè)定目標(biāo)函數(shù)符合大多數(shù)家庭活動(dòng)-出行情況。

圖5 基礎(chǔ)場景中成員活動(dòng)-出行時(shí)空路徑Fig.5 Spatio-temporal path of member's activity-travel in normal scene

選取擴(kuò)展場景中一個(gè)驗(yàn)證成功的家庭進(jìn)行時(shí)空路徑分析(圖6)。女家長07:20順路送兒童去距家2.8 km的學(xué)校,之后再行駛0.8 km到達(dá)工作地,18:00離開工作地返回家;男家長07:30從家出發(fā)前往距家1.6 km的工作地上班,16:30從工作地前往距工作地2.5 km的學(xué)校接兒童。就活動(dòng)的空間鄰近性而言,女家長工作地較男家長工作地離學(xué)校更近,但女家長下班時(shí)間晚于兒童放學(xué)時(shí)間,導(dǎo)致其不能在兒童放學(xué)前到達(dá)學(xué)校接兒童。考慮到兒童上下學(xué)安全性,避免兒童放學(xué)后長時(shí)間滯留學(xué)校,家庭中符合接兒童放學(xué)條件的男家長替代女家長接兒童放學(xué)。從個(gè)體視角看,男家長為完成接兒童放學(xué)活動(dòng),額外增加出行距離并導(dǎo)致出行時(shí)間增加,不符合個(gè)人活動(dòng)-出行效用最大化原則的,但從家庭視角看,是因?yàn)榕议L不具備完成接兒童放學(xué)活動(dòng),將活動(dòng)轉(zhuǎn)移至男家長出行鏈中,使家庭活動(dòng)得以完成。由此可見,在家庭中會(huì)存在一定的利他主義,即為協(xié)助某一成員完成活動(dòng),通常會(huì)迫使其他家庭成員付出較高的時(shí)空成本。依次對(duì)存在替代活動(dòng)的55個(gè)家庭進(jìn)行出行鏈求解,發(fā)現(xiàn)有46個(gè)家庭符合,符合率為83.64%。即模型設(shè)定目標(biāo)函數(shù)符合大多數(shù)家庭活動(dòng)-出行情況,也說明模型具有一定動(dòng)態(tài)性,能及時(shí)響應(yīng)輸入條件變化并做出調(diào)整。

圖6 擴(kuò)展場景中家庭活動(dòng)-出行時(shí)空路徑Fig.6 Spatio-temporal path of member's activity-travel in extended scene

此外,筆者對(duì)驗(yàn)證不符的家庭進(jìn)行剖析,發(fā)現(xiàn)這些家庭主要存在以下2類特征:

1) 家庭在指定兒童接送人員時(shí)可能考慮了時(shí)空鄰近性,但出于對(duì)兒童安全性的考慮,小汽車使用者更可能會(huì)通過付出較高的時(shí)空成本而成為接送活動(dòng)的執(zhí)行者,這與王俠等[15]對(duì)通學(xué)出行研究結(jié)論基本吻合,也從側(cè)面證實(shí)了小汽車在可達(dá)性和安全性方面比其他交通工具更具優(yōu)勢,這類家庭占比高達(dá)50.34%;

2) 受傳統(tǒng)“男主外,女主內(nèi)”家庭責(zé)任分工影響,女性比男性更有可能會(huì)承擔(dān)接送兒童任務(wù),女性因其自身特點(diǎn)而在家庭交互關(guān)系中呈現(xiàn)獨(dú)特性,照顧兒童、接送兒童的可能性更大。在不具備時(shí)空鄰近性條件下,可能會(huì)通過將出發(fā)時(shí)間提前或借助機(jī)動(dòng)化方式等完成接送活動(dòng),這與塔娜等人[16]對(duì)城市女性日常出行行為研究的結(jié)論基本吻合,這類家庭占比為32.76%。

4 結(jié) 論

以時(shí)間地理學(xué)方法和最優(yōu)化理論為基礎(chǔ),構(gòu)建了家庭活動(dòng)-出行行為決策模型,通過對(duì)不同時(shí)間情境的實(shí)證分析得出結(jié)論如下:

1)基礎(chǔ)場景中有75.84%的家庭模型輸出結(jié)果與實(shí)際出行鏈相符,而擴(kuò)展場景符合率為83.64%,表明了所建模型的合理性和適用性。

2)家庭成員交互對(duì)于出行者的活動(dòng)-出行決策以及執(zhí)行具有重要影響,將通過家庭關(guān)系使不同成員的活動(dòng)-出行過程在時(shí)間或者空間上發(fā)生部分或全部重疊。當(dāng)某一家庭成員無法完成該活動(dòng)時(shí),家庭會(huì)通過成員之間的依賴性進(jìn)行傳遞,由其他成員以替代活動(dòng)的形式進(jìn)行協(xié)助,以實(shí)現(xiàn)家庭成員時(shí)空制約的平衡。