徐贻飞

摘要：高铁建设对沿线经济有很强的推动作用，沿线经济发达的小城市有着较大的物流、人流量，在高铁站建成后，方便了对外联系，方便了居民出行，无疑给当地经济的发展注入了新的活力。本文以桐庐为例，在高铁站建成的情况下，对客运枢纽建设选址进行了研究。重点以居民出行时间为选址指标，通过建模分析求解，得出合理的选址方案。

Abstract： The construction of high-speed rail has a strong role in promoting the economy along the route. The economically developed small cities along the route have a large logistics and human flow. After the completion of the high-speed rail station， it facilitates external contacts and facilitates residents' travel， which undoubtedly gives new vitality to the local economy development. Taking Tonglu as an example， this paper studies the site selection of the passenger transport hub when the high-speed railway station is completed. Focusing on the residents' travel time as the site selection index， through modeling analysis and solving， a reasonable site selection plan is obtained.

關键词：客运枢纽;建模分析;遗传算法

Key words： passenger transport hub;modeling analysis;genetic algorithm

中图分类号：U291.7                                      文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）24-0249-03

0  引言

交通条件对区域经济的发展有着巨大的推动作用，在高铁快速发展的今天，其带来的快捷、方便、安全的出行是长途出行者首选的出行方式。高速铁路巨大的“时空压缩效应”，不仅缩短了区域间的时空距离，促进了区域可达性的提升，也改变了区域空间相互作用格局，重塑了区域经济空间结构[1]，同时对区域的交通格局产生了深远的影响。随着高铁建设进程的不断推进，很多中小城市也已经通上高铁。随着高铁的建成通车，彻底改变了当地的长途出行方式，原有的长途汽车出行方式受到了较大的影响，原有的交通设施必须进行重新布局规划，尤其是原有的长途客运站的位置是否合理，成为了当地政府首先关注的问题。

桐庐县作为浙西地区经济发达的小县城，至2018年年底才通高铁，设有高铁桐庐站，未来将设有高铁桐庐东站。至此桐庐进入高铁时代。桐庐属于小县城，高铁的建立对原有的城区交通布局产生了较大的影响，涉及到高铁与城区公交、长途客运的合理衔接等问题。因此，本文基于高铁站的布局，对综合客运枢纽的选址作为研究对象进行分析。

1  选址原则及影响因素关系分析

①协调性原则。选址应与城市总规，路网布局、外围公路网布局、社会经济发展以及与其他市际客运交通枢纽以及市内交通相协调。②具备良好的地址条件，总体上要体现以人为本，有利于区域可持续发展的原则。

城市交通系统基本可以分为对内交通系统和对外交通系统。对于小城市来说，对内交通系统主要包括公交系统、出租车、私人小轿车、非机动车等。绝大多数小城市的对外交通系统只有汽车客运站。小城市客运枢纽与其他交通要素关系如图1所示。

对于小城市来说，交通方式比较单一，客运枢纽就是进出城市的主要转换节点。县域内居民通过公交、出租车、私家车等交通形式到达客运枢纽站，然后换乘汽车到达外地。外地居民可以乘坐大汽车或换乘汽车至本地客运枢纽，再采用其他交通工具，达到目的地。

从以人为本和城市可持续发展的角度考虑，小城市客运枢纽的建设应能满足以下基本要求：

①尽可能的节约县域内居民到达客运枢纽的时耗成本和经济成本。②尽可能的节约到达客运枢纽站的外地居民到达县域目的地的时间和经济成本。③尽可能的方便与其他交通方式的换乘。尤其在高铁建设背景的小城市，要强调与高铁站的换乘的便捷程度。④应充分考虑城市交通资源的利用效率和城市未来的发展以及交通带来的环境影响问题。

在高铁建成以后，小城市与外界的连通性得到进一步改善，居民的出行会更加便捷，进出小城市的客流量会进一步提高，对小城市的交通管理水平提出了更高的要求。目前小城市，尤其是发达小城市交通问题也比较突出，交通拥堵已成常态。很多小城市的原有客运站设备陈旧，管理粗放，已经无法适应高铁时代的大客流量的周转要求。为了实现客流安全、便捷的周转，客运枢纽站的布局，显得尤为重要。高铁站和客运枢纽站之间换乘量较大，考虑到外地居民对到达地交通路线不熟悉，在高铁站附近布置一个客运枢纽站是必要的，一方面可以方便乘客换乘其他交通工具，另一方面也可以进一步缓解核心城区的交通拥堵，避免无效交通路径而产生时间和经济的消耗。

2  小城市客运枢纽选址合理性指标

评价一个客运枢纽选址是否合理，考虑的指标较多，繁杂，是一个综合的系统工程。通常情况下，需要参考以下几个指标[2]：

①乘客与枢纽相关的出行总耗时。

②乘客与枢纽相关的出行总经济消耗。

③枢纽自身的经济效益。

④枢纽对城市环境污染程度。

⑤枢纽对城市社会经济发展的引导强度。

一个合理的客运枢纽选址规划应尽可能在上述各个指标各自优化情况下的最优。由于篇幅问题，本文不作详细阐述。本文重点选取总耗时指标为研究对象，拟定以总耗时最小为目标，确定客运枢纽的最优方案。

3  小城市客运枢纽选址模型建立

目前，客运枢纽选址方法主要有微分法、运筹法、交通配流法[3]。选址模型主要分为约束型，无约束型[2]。

参照上述选址考虑的指标，无论约束型模型，还是无约束模型，随着条件的增多，变量的增多，候选数目的增多其计算量是非常巨大的，普通计算机是无法完成的，所以必须对算法进行改进、优化。

3.1 模型建立

小城市多为单中心多组团空间结构，中心区对交通流的吸引能力较强，所以客运枢纽的选址，应充分考虑这一点，以方便居民的出行。但小城市的优点就是人口规模小，建成区范围，交通架构比较简单。出行方式比较单一，生活节奏慢，对出行路径的选择较为宽容。为此，本文对约束条件进行简化，主要以人口量（M）和出行时间（T）为主要约束条件，构建小城市客运枢纽的选择模型。

Gk：枢纽k的建设规模;Mi：小区i的人口量;μik：小区i至枢纽k的出行率。

3.2 计算复杂度分析

由上述算法可知，需要对每个候选对象进行计算，候选对象越多，计算工作量越多，呈现几何级增长，再对计算结果进行分析比较。根据数学常识，计算量是候选项个数（n）的2n。即随着候选个数的增加，該算法的计算次数以指数上升。

3.3 无约束选址模型

新兴城市或者上没有客运枢纽的地方，不受用地规划约束的情况下，选择的自由度比较大，常常采用无约束模型。与约束模型相比，候选的个数更多。在定义的规划区域（0

4  遗传算法在选址中的应用

如前所述，随着候选数量的增加，计算次数以指数级增长，计算时间和计算负荷将非常大。选址规划模型的目标就是在满足规划区域内居民出行需求的基础上，达到出行时间最省的目的，即出行便捷的目的。遗传算法具有有效利用隐含并行性和全局信息的特点，实现对解空间不同区域中多个点的搜索，可以找到全局最优解，满足计算要求[4]。

4.1 编码

以二进制符号表示枢纽的存在或不存在，如xk=1表示第k个枢纽是存在的，xk=0表示第k个枢纽是不存在的。具体编码方式如图2所示。

4.2 适应度函数定义

如上文所述，选址规划的目标是使区域内客运出行时间最短，所以适应度函数定义为总出行时间T的函数。适应度函数定义如下式所示：

式中，Ti为解集中第i个方案的总出行时间，对应第i个基因串，N为解集规模。

4.3 群体的选择与复制

通过适应度计算结果从客运枢纽坐标解集中选出优良的父代，用于繁殖下一代。遗传算法采用与适应度值成比例的概率方法实现选择和复制操作。具体如下：①通过对初始集进行客流优化计算，得到出行时间最优解，从而可以计算出fi。并计算所有适应度值的总和。②计算某个个体的适应值所占总适应度值的比例。③通过概率比较，选择出新群体，形成交配池，属于当代和下代的中间集。

4.4 交叉操作

在定义的n个枢纽集中进行随机配对，并且定义交叉概率Pj，在选好的进行配对的每一个个体中随机设置交叉位置，通过该操作产生新个体，即子代。Pj取值范围一般是0.25-1。

4.5 变异操作

选取极小的概率Pb，对解集进行改变，变异操作是交叉操作的补充，可以实现个体的多样性。Pb的取值范围一般是0-0.01。

4.6 算法停止准则

算法停止准则就是设置停止算法迭代的规则。本次设计了迭代次数的阈值，以确保产生子代和算法的规模。（图3）

5  算例

以桐庐综合客运中心选址为例，将桐庐城区划分成13个交通小区，候选地址有两个。

在遗传算法中，基因串长度取值为2，按照前文所介绍的算法，取交叉概率为2/3，变异概率为3%。计算过程简介如下：假定初始化字符串组为{0，1}，{1，0}，然后分别对上述各自选择方案进行总出行时间计算，经过计算分别为：T1=21546min，T2=20374min。上述方案平均出行时间为1612min。再除以上述出行时间，其各自的适应度为：f1=0.0748，f2=0.0791。根据各自的适应度可分别计算各方案的选择权重，再进行交叉、变异等生成下一代基因组。经过数次迭代后，基因串定位为{0，1}，即候选点2为最优方案。

6  结束语

随着高铁时代的到来，小城市的出行方式选择更加多元化，传统的公路交通迎来了前所未有的挑战。结合高铁建设新的客运枢纽，既方便了公铁换乘，满足了小城市居民出行便捷的需要，土地也实现了最大集约化利用。客运枢纽建设涉及方方面面，考虑因素较多，采用遗传算法，对候选地址进行分析，不失为一种高效可行的手段，也是一种解决选址问题的新的值得探索的途径。

参考文献：

[1]唐恩斌，张梅青.高铁背景下城市铁路可达性与空间相互作用格局——以江西省为例[J].长江流域资源与环境，2018（27）：2241-2248.

[2]朱成明，胡光明，等.城市公路客运交通枢纽选址规划[J].重庆交通学院学报，2006（25）：95-98.

[3]陈大伟，李旭宏，等.城市对外客运枢纽选址方案比选模型与遗传算法应用[J].公路交通科技，2006（23）：145-149.