摘要：定制公交合乘站點選址是其運營過程中的關鍵步驟，合理的站點選址方法是定制公交系統成功運營的重要保證。目前定制公交合乘站點的選址大多僅憑經驗確定，存在主觀性。因此，提出一種定制公交合乘站點兩步優化選址方法。對定制公交出行需求數據進行乘客步行等時圈分析，初步確定各個需求響應點歸屬的合乘站點及合乘站點的備選區域，采用基于乘客人數的重心法精確優化合乘站點布局位置，根據合乘站點間的車行時間及其服務的乘客人數，剔除空間較偏、人數較少的合乘站點，得到最優的合乘站點選址位置。通過模擬若干個需求響應點進行算例分析，結果表明該方法對定制公交合乘站點的選址具有良好的適用性。
關鍵詞：城市交通;合乘站點選址;乘客步行等時圈;定制公交;需求響應點
隨著城市化和機動化進程的不斷推進，交通擁堵、環境污染和居民出行時間增加等問題隨之出現。增大道路的通行能力或控制機動化出行不能從根本上解決城市交通問題，大力推廣公共交通服務、推進可持續的交通系統建設雖然能夠有效利用城市道路資源，但常規公交和地鐵難以滿足居民差異化、高品質的出行需求，于是產生了定制公交這種新型的公共交通模式，它主要為通勤者等特殊群體提供多元化、個性化、高水平的出行服務[1]。
定制公交作為多樣化公共交通服務的典型代表，目前已有越來越多的專家和學者對其展開研究。文獻[2]研究了定制公交的可靠性和舒適性，以運營成本最小為目標函數，構建了一種考慮乘客出行需求的定制公交線路設計模型。文獻[3]考慮在最大程度上滿足乘客的個性化出行需求，基于乘客的出行時間窗構建了定制公交線路優化模型。
文獻[4]針對需求響應式公交系統中車輛可能偏離規劃路線接受臨時請求的問題，提出了基于隨機混合整數模型的啟發式方法。文獻[5]采用k-means聚類算法分析了居民的即時出行需求數據信息，提出了以需求響應范圍最大且費用最小為目標的雙層規劃模型。文獻[6]從組織機構、體制機制等方面討論了定制公交系統的適用條件，提出可應用于不同城市規模的差異化定制公交服務模式。
綜上，現有的研究偏向于定制公交的運營模式和線路規劃等方面，關于合乘站點選址方面的研究較少，已有關于定制公交合乘站點的研究大多是依靠經驗，或利用常規的聚類算法對乘客出行數據進行分析[7-9]。胡列格等討論了定制公交合乘站點布局的時空約束，運用k-means聚類算法對合乘站點進行選址并確定站點的覆蓋范圍[10]。Ren等通過挖掘公交IC卡數據來獲得乘客出行信息，分析乘客出行的時空特征，提出一種基于時空維度的改進DBSCAN聚類算法[11]。
孫悅，宋瑞等對聚類度量的標準進行了研究，提出了改進的DBSCAN聚類算法，用來處理和分析乘客出行需求數據，并基于節點重要度篩選得到定制公交備選站點[12]。上述研究主要是利用k-means或DBSCAN聚類算法對乘客出行數據進行分析，得到可選的合乘站點位置，未考慮k-means聚類算法需要提前給定類簇個數、DBSCAN聚類算法對參數較為敏感的問題，也沒有考慮每個出行需求數據中包含的乘客人數權重。
因此，有必要對乘客出行需求數據進行定量化研究，考慮乘客步行至合乘站點的時間，引入乘客步行等時圈的概念，引導相距較近的乘客步行至同一個站點乘車[13]。結合乘客人數權重和站點間的距離，提出一種先確定初步范圍、再精確優化具體位置的定制公交合乘站點兩步優化選址方法。
1合乘站點的選址原則
公交站點的布局選址問題是整個公共交通系 統成功運營的前提保障，其在定制公交系統中發揮著非常重要的作用[14]。
合乘站點的優化布局是促進定制公交快速發展的重要途徑，將合乘站點服務的乘客出行需求數據稱為需求響應點。若設置的合乘站點過多，使得站點覆蓋范圍更廣，能夠減少預約乘客的走行時間和距離，但同時會增加先上車乘客的車內時間;若設置的合乘站點過少，使得站點覆蓋范圍較小，會增加預約乘客的走行時間和距離，從而降低了乘客的出行體驗和定制公交的吸引力[15]。
在合乘站點選址前需要先從時空分散的乘客出行需求數據中篩選得到時間接近、空間趨同的需求響應點，同時剔除時間和空間均較為孤立的需求響應點，這些時空趨同的需求響應點作為合乘站點選址的研究對象。定制公交合乘站點的選址要滿足以下5個原則：1)需求響應點時間接近。從同一個合乘站點乘坐定制公交的乘客應具有相同或相近的出發時間段，同時到達時間段也不宜相差過大。
2)需求響應點空間趨同。從同一個合乘站點乘坐定制公交的乘客應具有相同或相近的到達地位置，同時出發地位置不宜相距過遠。3)需求響應點唯一響應。每個需求響應點經響應后只對應唯一的合乘站點。4)合乘站點覆蓋范圍適宜。合乘站點覆蓋范圍不宜過大，以免增加乘客的步行時間，同時覆蓋范圍不宜過小，應滿足大部分預約需求。5)結合既有交通設施。合乘站點設置時可充分利用周邊的常規公交站點，減少經濟成本，通過數學方法得到的合乘站點，可根據城市路網結構進行靈活調整，避免在交叉口附近設置站點[16]。
2合乘站點的選址思路根據上述原則，在合乘站點選址時需要對需求響應點以及各需求響應點歸屬的合乘站點進行分析，基本思路是先確定合乘站點的初步范圍，再根據乘客人數精確優化合乘站點的具體布局位置，并根據乘客人數和車行距離剔除空間較偏、人數較少的合乘站點，步驟如下：
1)合乘站點初步范圍的確定。在合乘站點初步范圍的研究中，需要確定合乘站點的個數值和需求響應點的個數，其中值較難確定[17]。
因此根據需求響應點的空間位置分布，提出乘客步行等時圈的概念，采用基于乘客步行等時圈的聚合型層次聚類算法進行分析，主要思路是通過判定乘客步行等時圈內的人數對需求響應點進行類簇劃分，按照人數遞減的規則進行聚類，直到所有的需求響應點都歸屬到相應的類簇中，從而得到合乘站點的個數和初步范圍。
2)合乘站點具體位置的確定。針對基于乘客步行等時圈方法得到的合乘站點初步范圍，采用基于乘客人數的重心法精確優化合乘站點的具體位置，并結合合乘站點初步范圍內的乘客總人數以及合乘站點間的車行時間，剔除空間位置較偏、人數較少的合乘站點，得到最優的合乘站點選址位置。
3合乘站點的選址方法
3.1基于乘客步行等時圈的合乘站點初步范圍選址方法 聚合型層次聚類算法的思想是將每個需求響應點單獨視為一個類簇，然后按照某種距離度量規則合并距離最近的兩個或多個類簇，直到最后只剩下一個類簇時終止聚類[18]。在此算法的基礎上進行改進，考慮乘客步行至合乘站點的時間，引入乘客步行等時圈的概念，提出一種基于乘客步行等時圈的聚合型層次聚類算法。基本思路是采用基于乘客步行等時圈的聚合型層次聚類算法對需求響應點進行分析。
獲得若干個等時圈，判斷等時圈之間是否存在交集，并對等時圈內的需求響應點進行劃分，按照人數遞減的規則進行聚類分析，從而確定合乘站點的個數和初步范圍。假設在理想路網條件下，從需求響應點集合中選擇人數最多的需求響應點，以μ為半徑形成等時圈，μ鄰域內的所有需求響應點都屬于同一個類簇，同時將它們標記為已訪問狀態;然后選擇剩余人數最多的需求響應點，重復上述步驟，判斷兩個等時圈是否有交集以及交集內是否有需求響應點，按照人數遞減的規則將需求響應點劃分到對應的等時圈內。
3.2基于乘客人數的合乘站點具體位置選址方法在確定合乘站點的初步范圍后，考慮定制公交乘客的出行需求特點，結合需求響應點的乘客人數，利用重心法獲得定制公交合乘站點的具體位置，主要思路是首先統計合乘站點初步范圍內的乘客人數，然后采用重心法精確優化合乘站點的具體位置，最后考慮合乘站點吸引的乘客人數及合乘站點間的車行時間，剔除乘客人數少且車行時間長的合乘站點[19]。
4算例分析
4.1數據準備
模擬設定61個需求響應點，共有乘客160人，隨機分布在方形區域內。每個需求響應點均包括出發地位置橫坐標、出發地位置縱坐標及乘客人數等3個關鍵屬性。
公交優化論文：長沙接駁公交優化策略研究
5結論
1)定制公交合乘站點的選址對其線路的開行尤為重要，若所設合乘站點數量較多，使得乘客的上下車時間較長，難以體現定制公交高品質的特點;若所設合乘站點較少，則線路覆蓋的范圍較小，使得乘客數量減少，降低了定制公交的吸引力。因此通過定量化分析乘客出行需求數據，提出一種定制公交合乘站點兩步優化選址方法。
2)根據合乘站點選址原則，采取“先初步范圍選址，再具體位置選址”的方式，分別采用基于乘客步行等時圈的層次聚類算法和基于乘客人數的重心法分析需求響應點，算例分析結果表明該選址方法能夠將分散的需求響應點匯集到若干個合乘站點，使得合乘站點既能夠有效吸引周邊的需求響應點，又盡可能實現“趨同性”。
參考文獻：
[1]蔣蕊，卓健.定制公交競爭力分析與規劃應對[J].規劃師，2018，34(8)：113-119.
[2]何民，李沐軒，稅文兵，等.考慮可靠性和舒適性要求的響應式定制公交線路設計[J].交通工程，2018，18(2)：8-12.
[3]LIZ，SONGR.MethodologyofCustomizedBusLinesandAdjustmentbasedonSoftTimeWindows[C].In-ternationalConferenceonEnergy，EnvironmentandSustainableDevelopment.2018.
[4]BRUNIME，GUERRIEROF，BERALDIP.DesigningRobustRoutesforDemand-ResponsiveTransportSys-tems[J].TransportationResearchPartE，2014，70(1)：1-16
作者：薛浩楠1，2，王佳2
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