唐藝凡
(西安思源學(xué)院,陜西 西安 710038)
空港樞紐陸側(cè)交通客流呈現(xiàn)明顯的時間特性,具體表現(xiàn)為空港樞紐陸側(cè)交通客流依據(jù)航班時刻表規(guī)律進(jìn)港,短時間會集聚大量客流。網(wǎng)約車作為一種定制化、個性化的公共交通出行方式,提供一對一、門到門的服務(wù),既具備公共交通的綠色性,也具備私人交通的便利性,為乘客提供更靈活方便的出行方式選擇。針對大客流情況下,空港樞紐陸側(cè)客流組織方案,Monteiro等[1]探討機(jī)場陸側(cè)交通換乘系統(tǒng)對機(jī)場客流動線的影響,提出改善陸側(cè)交通會提升機(jī)場運行效率的觀念。郭桐君[2]從出行模式角度建立了新的陸側(cè)交通換乘系統(tǒng),提出在不同交通狀況下的交通方式分配比例。李相志[3]借助Anylogic仿真軟件通過研究機(jī)場換乘中心,改進(jìn)換乘設(shè)施的布局方案對天津機(jī)場進(jìn)行優(yōu)化仿真,發(fā)現(xiàn)了空港樞紐換乘中存在的問題,并提出了改進(jìn)方法。但目前研究主要集中在對空港樞紐換乘設(shè)施的優(yōu)化方面,針對陸側(cè)公共交通中網(wǎng)約車的研究相對較少。本文通過采集空港樞紐陸側(cè)選擇網(wǎng)約車的交通客流數(shù)據(jù),從縮短乘客換乘時間、提高空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車整體運營效率角度出發(fā),建立空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車交通運力配置優(yōu)化雙層模型,將乘坐網(wǎng)約車的客流數(shù)據(jù)輸入Anylogic仿真軟件,結(jié)合實際數(shù)據(jù),驗證本文優(yōu)化模型的可行性,為后期優(yōu)化配置機(jī)場網(wǎng)約車數(shù)量、方便乘客出行提供理論基礎(chǔ)。后期擬根據(jù)客流動線優(yōu)化空港樞紐陸側(cè)換乘交通客流組織,規(guī)劃網(wǎng)約車專用乘車點的位置,合理渠化乘客出行。
西安咸陽國際機(jī)場陸側(cè)交通方式主要包括5種類型。軌道交通,地鐵14號線從“機(jī)場西”始發(fā),在“西安北站”和地鐵2號線、4號線換乘,方便乘客出行,但地鐵14號線運營時間為6:00—22:30,凌晨出港客流不能采用;機(jī)場大巴,西安市區(qū)機(jī)場大巴票價25元,發(fā)車間隔一般在30 min,甚至更長,途經(jīng)多個站點,出行時間不能保障,夜間車輛少且發(fā)車間隔更長,不方便出行;長途客車;出租車,T2、T3航站樓均設(shè)有出租車停靠點,但遇到航班集中到達(dá)的情況時,排隊等待時間可能超過30 min以上;自駕車,航站樓停車場停車費用高昂。
網(wǎng)約車依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合車主和乘客信息,提供預(yù)約式服務(wù)。作為在機(jī)場附近的網(wǎng)約車車主,等待系統(tǒng)配單時需要在機(jī)場附近繞圈等待,增加了機(jī)場附近車流量,同時增加了網(wǎng)約車車主的行駛費用;系統(tǒng)派單成功后,由于航站樓停車場數(shù)量較多、位置分布較廣,對于外地出差和旅游的旅客而言,尋找網(wǎng)約車的停車位置難度較大。
(1)機(jī)場進(jìn)港客流量。
通過分析空港樞紐陸側(cè)交通客流時間分布特征可知,每年7月份和8月份是客流旺季,2月份為客流淡季。本文采集2022年7月份的西安咸陽國際機(jī)場運力數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,當(dāng)日西安咸陽國際機(jī)場旅客吞吐量達(dá)到10.6萬人次。
(2)網(wǎng)約車客流量。
通過調(diào)研得到:2022年7月31日從西安咸陽機(jī)場駕駛離開的網(wǎng)約車數(shù)目為4 860輛,假設(shè)每輛網(wǎng)約車乘坐3名乘客,2022年7月31日單日搭乘網(wǎng)約車從西安咸陽國際機(jī)場離開的客流量為14 580人次。
空港樞紐陸側(cè)進(jìn)港旅客是否選擇網(wǎng)約車作為出行的交通方式,取決于網(wǎng)約車的出行費用是否合理、網(wǎng)約車的出行總時間(包括從機(jī)場落地?fù)Q乘到網(wǎng)約車乘車點的換乘時間,等待網(wǎng)約車到達(dá)的等待時間,乘坐網(wǎng)約車到達(dá)目的地的乘車時間)是否合適、網(wǎng)約車乘車體驗感是否舒適、便捷等。
網(wǎng)約車廣義費用函數(shù)C的組成:
式中:C——廣義總費用;T——網(wǎng)約車出行總時間;M——網(wǎng)約車出行費用;S——網(wǎng)約車出行體驗感(舒適度方面);K——網(wǎng)約車出行體驗感(便捷度方面)。
本文建立的網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化雙層模型[4],上層子模型以廣義費用函數(shù)最小為優(yōu)化目標(biāo),根據(jù)空港樞紐陸側(cè)交通客流量調(diào)整單位時間網(wǎng)約車可服務(wù)數(shù)量來改變運力配置方案,實現(xiàn)在有限運力資源條件下旅客服務(wù)效率的最大化;下層子模型考慮由于網(wǎng)約車單位時間可服務(wù)數(shù)量改變引起的出行時間、舒適度和便捷度變化對旅客出行選擇的影響。
目標(biāo)函數(shù)為系統(tǒng)總成本最小,決策變量為網(wǎng)約車單位時間可服務(wù)數(shù)量;約束條件為網(wǎng)約車單位時段供給能力。
(1)成本。
網(wǎng)約車車主運營成本包括車輛定期保養(yǎng)、整備檢修、維護(hù)更換,汽車油費,人力成本等,可按單位時間單位車輛折算,上層模型的目標(biāo)函數(shù)為:
式中:ω1、ω2——網(wǎng)約車成本和停車位成本(元/h);X——單位時間內(nèi)網(wǎng)約車可服務(wù)數(shù)量(輛);q——私人交通出行的旅客總數(shù)(人次);cap——私人交通平均載客量(人/輛)。
借鑒云亮[5]的研究成果,每輛網(wǎng)約車成本ω1為11.7 元/h,每個停車位成本ω2為0.93 元/h。
(2)約束條件。
式中:μ——每輛網(wǎng)約車可服務(wù)的人數(shù)的平均數(shù)(人次)。
下層模型設(shè)置網(wǎng)約車客流量時采用SUE-logit模型,使用連續(xù)平均(MSA)算法進(jìn)行求解。
(1)研究時長與客流總量。
為了保證本文研究的理論雙層模型的普適性,遵循最不利原則,綜合考慮機(jī)場客流時間特性,選取時段2022年7月31日17:00—19:00作為研究時段,總時長T=120 min。
調(diào)研得知,西安咸陽國際機(jī)場三個航站樓研究時段進(jìn)港客流量比例約為1∶3∶2。機(jī)場日間平均高峰小時斷面客流量為6 416人次,最大斷面客流量為6 721人次,因此遵循最不利原則,將T2航站樓研究時段高峰小時斷面客流總量設(shè)置為D=6 721×0.5=3 361人次。
(2)阻抗感知靈敏度。
由試驗經(jīng)驗得出,當(dāng)陸側(cè)乘坐網(wǎng)約車的乘客路徑阻抗感知靈敏度θ取0.029時,反饋絕對誤差小于2.000%,相對誤差小于7.000%,擬合程度較好。
(3)算法參數(shù)。
連續(xù)平均算法參數(shù)ε取0.001,基因數(shù)取7.000,種群大小取100.000,迭代次數(shù)取700.000,交叉概率取0.600,變異概率取0.050。
Anylogic仿真軟件可以較好地支持基于社會力模型的行人仿真,描繪行人的行為[6]。鑒于本文研究對象為空港樞紐陸側(cè)交通客流,選擇Anylogic仿真軟件作為仿真工具。
本文在Anylogic仿真軟件中建立乘客選擇網(wǎng)約車車輛動線流程,如圖1所示。
圖1 車輛動線流程建模
查閱相關(guān)資料及實地調(diào)研,在Anylogic仿真軟件中設(shè)置參數(shù)。
固體參數(shù)設(shè)置如表1所示。
表1 固定參數(shù)設(shè)置
本文在Anylogic仿真軟件中添加行人模塊,模擬空港樞紐陸側(cè)選擇網(wǎng)約車乘客120 min的出港動線,觀察網(wǎng)約車運力的匹配程度,輸出乘客排隊時長,輸出結(jié)果如圖2所示。
圖2 優(yōu)化前后旅客排隊時長對比
通過本文建立的雙層模型對空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化,利用軟件仿真得到優(yōu)化前后旅客排隊時長的變化。通過軟件運行結(jié)果可知,乘客排隊時間由22 793 min 下降為19 470 min,降低了14.6%,提高了網(wǎng)約車運營效率,縮短了乘客等待時間。
本文在現(xiàn)有西安網(wǎng)約車運力條件下,以提高網(wǎng)約車運營效率,縮短乘客等待時間為目標(biāo)。通過建立空港樞紐陸側(cè)網(wǎng)約車運力配置優(yōu)化雙層模型,將優(yōu)化結(jié)果輸入Anylogic軟件進(jìn)行仿真,得到西安咸陽國際機(jī)場陸側(cè)網(wǎng)約車最優(yōu)運力配置,據(jù)此合理安排機(jī)場網(wǎng)約車??繑?shù)量,方便乘客出行。