城市轨道交通车站乘客聚散行为仿真及优化.docx

交叉创新与转型重构——2017年中国城市交通规划年会论文集

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城市轨道交通车站乘客聚散行为仿真及优化1

陈坚李武傅志妍钟异莹

【摘要】为定量化分析乘客在城市轨道交通车站中的交通特性和聚散行为，以社会力模型为基础，基于Anylogic软件平台，提出行人自组织行为、行李携带状况和服务与等待过程模拟的实现方法。以重庆轨道交通南坪站为例进行仿真建模，通过分析车站主要区域的人流强度和密度，寻找车站系统的瓶颈点并提出相应的优化改进措施。仿真结果表明：南坪站站厅层检票区、自主购票区乘客流交织冲突现象明显，进行交通组织优化后，站厅层闸机区最大人流密度降低40%，安检区域最大人流强度下降9.4%。

【关键词】城市轨道交通；行人仿真；聚散行为；社会力模型；Anylogic

0引言

城市轨道交通车站的乘客聚散行为结果将直接影响城市轨道交通车站的布局设计、客流组织以及建设投资，传统的理论模型难以对乘客行为进行直观、大规模的挖掘分析，也难以预测交通组织优化方案的效果，而已有的仿真技术缺少对城市轨道交通车站特殊环境与指标的构建研究。

根据行人个体与环境设施之间相互作用程度，可将对乘客行为的分析方法划分为宏观、中观和微观三个层次。宏观层次从全局角度分析行人运动过程的交通特性，通过“流量－速度－密度”之间关系最早对行人交通流的集聚特性进行研究[1-2]。中观层次在分析时空特性（如流量、密度、速度等）基础上，关注行人在短时间内的决策行为，并以个体构成的行人单元为研究对象，构建行人中观仿真模型，描述单元体的动态变化[3]。微观层面研究的焦点是行人个体的行为过程，重点探究行人特性（物理特性、心理特性等）、环境等因素在不同条件下对行人所可能采取运动方式的影响[4]，微观交通仿真已成为再现交通流运行规律，对交通系统进行管理控制和优化的重要试验手段和工具。随着仿真模型对行为过程的细节程度要求不断提高，微观层次的乘客行为分析模型逐渐由离散型分析模型和连续型分析模型发展为基于元胞的分析模型、基于网络的分析模型、基于动力学的分析模型和基于智能体的分析模型[5]，不同仿真模型之间的差异对比如表1所示。

1基金项目：国家自然科学基金/TheNationalNaturalScienceFoundationofChina，重庆市教育委员会人文社会科学研究重点项目/TheHumanitiesandSocialSciencesResearchMajorProjectofChongqing

EducationCommission（14SKG03），重庆市社会科学规划培育项目/TheSocialSciencePlanningProjectofChongqing（2015PY36）

中国城市规划学会城市交通规划学术委员会中国城市规划设计研究院编

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表1乘客行为仿真模型对比表

建模原理

代表模型

描述现象

运动方向

碰撞处理

参数标定

乘客类别细分

障碍物区分

基于元胞

移动效益元胞模型

排队

收益值

网格占用

观测

否

否

元胞自动机模型

排队、自组织

自定义

状态

数据分析

否

否

基于网络

排队网络模型

排队、疏散

随机选择

先入先出

观测

否

否

磁力学模型

排队、路径决策

异极相吸

相对速度

观测

否

模糊

基于动力学

气体力学模型

行走状态

加速度

所受激励

观测

否

否

社会力模型

排队、自组织

期望速度

社会力-斥力

观测

否

否

基于智能体

自适应Agent

均可

智能选择

自主处理

/

否

模糊

自上述分析模型提出以来，不少研究者对其进行了优化改进，以提高对行人行为的刻画精度和适用范围。Blue、Adler等应用元胞自动机模型模拟了露天场所下的行人的双向运动[6-7]，Muramastu改进基本的元胞自动机模型为行人在网络中随机移动的元胞模型[8]。Thompson、Lovas等在排队网络的基础上构建出火灾情况下人群在典型建筑中疏散的排队网络模型[9-10]。国内学者李旸、龚晓岚设计了观众在羽毛球场散场时的仿真模型，针对散场过程中人流集中且分布不均、流线干扰交织等问题提出相应的改进措施[11]。武小康等对轨道交通车站内部乘客的应急疏散过程进行模拟，计算了应急疏散所需的最短时间[12]。Helbing所提出的社会力模型具有描述灵活和决策自然的优势，在车站布局的适用性评估、公共场所乘客聚散过程模拟中应用潜力巨大。关于社会力模型的改进主要聚焦于在社会力模型中引入行人避让机制和改变社会力合力的结构表达方式两类方法，前者主要以李珊珊、王爱丽、董宝田等为代表[13-15]，而李娟、杨亚璪等对第