《公共交通调度影响因素分析-高校校车为例》5700字

公共交通调度影响因素分析—高校校车为例目录TOC\o"1-2"\h\u3684公共交通调度影响因素分析—高校校车为例 1111821.1A高校校车调度问题界定 177911.2A高校校车调度影响因素分析方法的选择 1134421.2.1系统结构模型化技术的对比 1319241.2.2解释结构模型 2175461.2.3解释结构模型方法应用过程 332531.3A高校校车调度影响因素确定 346991.3.1A高校校车调度影响因素的初步识别 3285161.3.2A高校校车调度影响因素的最终确定 4135781.4A高校校车调度影响因素关联关系的确定 565941.5因素影响逻辑分析 81.1A高校校车调度问题界定A高校班车日常调度有三项内容，首先确认通勤线路与环线的行驶路线；其次，针对每一条线路进行发车时刻表的制定；最后，为每条线路配车和司机。在线路与站点确认时，A高校教职工服务处通过问卷星平台收集了有班车需求的教职工的居住地信息，选取人员较密集的小区作为站点，从而确定行驶线路，并将制定后的线路公示，以收取教师们的意见，随后经历迭代。然而，现行的各线路发车时刻的确定仍处于“经验主义”为主的状态，即采用确定一组首班与末班时间，之后通过总人数估算需要的车次数量，随后平均分配的策略，导致三个现象较为突出。首先，靠近终点的乘客（即路线下游乘客）常需要等待多次车辆才能搭乘；其次，换乘车站乘客滞留情况尤为常见，致使许多乘客不得不在等待一段时间后放弃班车出行；最后，实际运营中，时间越接近上班时间，乘客越难及时搭乘线路，造成出行不便。因此，本文的校车调度主要针对校车发车时刻表及发车策略进行优化。1.2A高校校车调度影响因素分析方法的选择1.2.1系统结构模型化技术的对比模型化是对真实系统的简化、抽象与映射，利用模型化方法可以完成对实际系统进行研究与试验，并花费用较少的时间和费用，从而高效率研究系统结构、运行原理等问题。系统结构模型化是以各种创造性技术为基础的系统整体结构的决定技术[37]，该类模型化方法通过识别系统要素、确定要素间的具体二元关系，并将分析结果以矩阵、流图等直观方式，逐步将复杂系统的构成特性进行表述，为系统分析、要素梳理与系统优化等提供了高效方法论指导。从结构化研究过程来区分，现有的系统结构模型化方法可分为动态结构化方法与静态结构化方法。其中动态结构化方法，包括如系统动力学（SD）、交叉影响分析、Petri网等方法；静态结构化方法，包括如关联树法、解释结构模型、系统开发计划程序等方法。而从系统模型化方法的功能角度，系统仿真常用方法有系统动力学、冲突分析法、蒙特卡洛法等；决策常用方法有决策树法、层次分析法、博弈论等；而本研究所关注的因素分析常用方法有解释结构模型、因子分析、聚类分析等。然而，一些系统结构化方法如聚类分析与因子分析广泛用于定量的分类与相关性问题研究中，关联树法常用于已经明确的策略、方案与结果的选择问题[37]，对于复杂系统内影响因素的关联关系的定性识别与确定适用性不足。而解释结构模型（InterpretativeStructuralModeling,ISM）技术作为最基本和最具特色的系统结构模型化技术[38]，能够对系统要素进行层次结构分析，对系统目标的影响因素分析具有良好效果，因此，本文选用解释结构模型方法进行A高校校车调度影响因素的分析工作。1.2.2解释结构模型解释结构模型是于1973年由美国J.N.Warfield教授开发设计出来的，用于社会巨系统等复杂复杂系统的分析方法，对于复杂要素关系与系统结构的识别与分析十分有效[38]。解释结构模型应用有关创新分析方法进行系统结构模型的构建，其基本逻辑为以系统影响因素为节点，借助因素间的二元关系为有向边描述系统结构，利用矩阵布尔运算推断可达矩阵，后引入可达集、现行集和共同集进行判断使复杂系统分解成多级递阶结构，从而分析系统要素选择合理性，并进一步与意识模型进行融合，对系统要素间相互影响关系进行解释。汪应洛[37]对系统工程方法，尤其是结构模型解析法（ISM）进行了国内最早最为系统和全面的探讨，对ISM方法和步骤给出了详细的分析。随后，不同领域学者基于ISM方法进行复杂系统分析与研究工作，如常玉等[40]应用解释结构模型方法分析了高新技术企业创新能力的十余个影响因素，重点探讨了方法的应用与结果的分析，并基于西安高新区实例给出了解决问题的思路和方法。王宛秋，张永安[41]使用解释结构模型方法探究了企业技术并购的协同机理，对影响因素框架与相互作用情况进行了研究，并通过联想与IBM的PC业务并购作为实例说明了解释结构模型对所出现问题的解释能力。1.2.3解释结构模型方法应用过程班车时刻表的解释模型构建需要兼顾理论性与实操性，应以研究者与操作层人员的双侧认可作为影响因素的筛选标准。但由于研究者与操作层人员间的用词与逻辑习惯有偏差，本解释结构模型构建时采用先文献研究，后通过访谈形式，用直白语言与操作层人员沟通以筛选与完善解释结构模型影响因素的方法进行影响因素的识别、关联关系确定。1.3A高校校车调度影响因素确定为全面与准确识在实际应用场景中的车辆发车时刻表评价的影响因素，本文解释结构模型的构建以车辆调度尤其是时刻表制定的相关研究文献综述为基础，采用文献梳理归纳和访谈调查的方式进行影响因素的识别。1.3.1A高校校车调度影响因素的初步识别为保证影响因素的可信度与代表性，以获得国家自然（社会）科学基金支持、双一流建设高校学位论文、WebofScience可索引的英文期刊、具有行业影响力的学者及其合作学者研究成果等标准作为筛选目标，并采用在不同文献中出现2次以上[42]或仅出现1次但存在相关内容研究为筛选原则，梳理出与车辆发车时刻表研究有关的论文20篇，以此来作为初步确定为影响时刻表效率因素。如文献综述章节，对不同国家学者有关发车时刻表制定研究的文献梳理结果可以发现，不同学者的研究角度、场景假设、模型构建等内容虽然有所差别，但在研究的逻辑上有相似之处。参考文献中现有研究程序总结如图1-1所示。图1-1参考文献研究程序图本文沿用研究程序中不同节点作为分类依据，将影响因素总结如表1-1所示。表1-1发车时刻表制定影响因素表分类因素名称符号频次因素说明优化目标运营方意愿S118运营方对时刻表制定的要求乘客方意愿S217乘客对公交系统调度的期望外部性S32环境污染、能源消耗等外部性要求研究假设滞留行为S46当达到拥挤度上限时，乘客将选择下一车次换乘行为S54乘客会在线路中换乘其它交通工具车辆速度S68车辆每个运营区间的平均速度乘客到达率S713乘客到达不同站点的速率决策变量发车间隔S820相邻车次的时间差发车类型S913发出的车辆为大型、小型等车辆运营类型S107发出的车辆为全程、区间、快速等类型线路长度S113线路总长度站点间隔S124相邻停车点间距离首末班车时间S136线路第一及最后一辆车时间目标函数运营变动成本S1417因燃油、行驶里程导致的成本续表1-1分类因素名称符号频次因素说明运营固定成本S1520因购置车辆、安排随车人员、折旧等导致的固定成本，与车辆是否行驶无关乘客到达时长S165乘客到达站点的时间乘客等待时长S1719乘客因等待所研究车辆而耗费的时间乘客拥挤惩罚S1815乘客因车辆拥挤导致的不满乘客换乘时长S194乘客换乘车辆时的等待耗费的时间能源消耗成本S204因车辆行驶导致的能源消耗成本空气污染成本S212因能源消耗导致的环境污染成本车辆均衡性S221不同车次满载率的方差模型约束最大最小间隔S2312因政策等因素限制的行业最大最小发车间隔最大最小满载率S2415因政策等因素限制的行业最大最小满载率车队规模S257所需车辆数量与类型1.3.2A高校校车调度影响因素的最终确定由上一节中对所参考文献中影响因素的识别，基于文献研究程序的划定，将影响车辆发车时刻表制定的因素从研究假设、决策变量、目标函数和模型约束四个角度进行分类，共确定如表1-1中的25个影响因素。由于影响因素来源于不同学者对多个实际场景的研究，25个理论影响因素中存在对本研究场景不适用情况。此外，由于影响因素关联关系较为复杂，构建车辆时刻表制定影响因素的解释结构模型前，应对影响因素之间的逻辑关系进行确定。因此，本文组建包括公交车辆调度员2名及司机2名的4人ISM小组，通过电话采访方式进行影响因素的确认与影响因素间关系的确定。其身份与角色关系如表1-2所示。表1-2ISM成员角色表人员岗位身份A班车司机A高校环1线路司机B公交司机A高校定制1线路司机C调度员京东集团智慧班车成本控制岗员工D调度员A高校教职工服务处职工分别将表1-3车辆时刻表制定影响因素表发送给四位ISM小组成员，并就“是否需要将某一影响因素作为考虑因素”问题进行讨论。为防止文献研究结果对小组成员思维造成影响，本文采用开放式与封闭式混合提问方法，对文献研究所获得的25个影响因素进行访谈工作。本文设计访谈问题提纲见附录B。分别对不同成员进行上述过程问询与整理，从而A高校校车发车间隔制定影响因素进行筛选，按上述分类，留下优化目标（运营方意愿、乘客方意愿和外部性），研究假设（滞留行为、换乘行为、车辆速度和乘客到达率），决策变量（发车间隔和发车类型），目标函数（运营固定成本、运营变动成本、乘客等待时长、乘客换乘时长、能源消耗成本、空气污染成本和车辆均衡性）以及模型约束（最大最小间隔、最大最小满载率和车队规模）共19个影响因素，舍去的因素如表1-3所示。表1-3舍去因素表分类因素名称符号舍去原因决策变量运营类型S10线路内没有调度站，无法发出区间车线路长度S11线路与站点由向老师发放问卷得到，不能随意更改站点间隔S12首末班车时间S13首班时间由问卷得出，末班时间以考勤得到目标函数乘客到达时长S16站点确认时，乘客到达时长没有优化意义乘客拥挤惩罚S18要求一人一座，不允许超载1.4A高校校车调度影响因素关联关系的确定将去除以上6个因素后的19个影响因素进行整理，交由ISM小组成员进行影响因素间关系的确定。本文采用的处理逻辑为：将19个因素以关系矩阵方式绘制在Excel软件中，并规定若认为行因素Si对列因素Sj有影响（），则将对应值填为1，否则为0；随后将文件发送给ISM小组成员，以互相不知晓为要求，回收4位的影响因素矩阵文件；最后，基于“一票否认”原则，对4位填写后的矩阵进行加运算，若值为4则最终认为行元素对列元素无有直接影响关系，否则则不认为有直接影响关系。经过以上过程，所获得19个影响因素的相互影响矩阵如表4所示。表1-4影响因素关联关系表因素S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12S13S14S15S16S17S18S19S10000000000000000000S20000000000000000000S30000000000000000000S40000000000010001000S50000000000001000000S60000000000010110000S70001010000110001000S80001000011111111000S90001010101110111000S101000000000100000010S111010000000010110010S120100000000000000001续表1-4因素S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12S13S14S15S16S17S18S19S130100000000010000001S141010000000100010010S150010000000000000000S161001000110100100010S170001000101110100000S180011000111110110000S191000000111100110010解释结构模型主要通过关联矩阵的矩阵运算进行系统分析，其工作原理与实施程序如图1-2所示。本文为提高研究效率，将解释结构模型构建的一般方法通过Matlab进行编程，完成矩阵的运算、缩减及骨架矩阵提取等工作，代码请参见附录D。图1-2ISM实施程序图将以上矩阵存储至Matlab变量文件，文件名为A.mat，并运行上一章节中Matlab文件ISM.m可以得到，在第3次布尔运算时完成可达矩阵的计算，以上19个影响因素不存在区域划分情况，共形成6个层级，其分层情况如表1-5所示。表1-5影响因素分层表分层符号内容所属分类1S1运营方意愿优化目标S2乘客方意愿优化目标S3外部性优化目标2S12乘客等待成本目标函数S15空气污染成本目标函数3S11运营变动成本目标函数S13乘客换乘成本目标函数S14能源消耗成本目标函数续表1-5分层符号内容所属分类4S5换乘行为研究假设S6车辆速度研究假设S10运营固定成本目标函数5S4滞留行为研究假设S8发车间隔决策变量S9发车类型决策变量S16车辆均衡性目标函数S18最大最小满载率模型约束S19车队规模模型约束6S7乘客到达率研究假设S17最大最小间隔模型约束由于影响因素关系复杂，解释结构模型可读性较差，本文以有向结构示意图作为可视表示方式，其中，影响因素前的数字为分层情况。其对应有向结构图如下图1-3所示。图1-3有向结构图如图1-3所示，乘客到达率与间隔限制为最底层的影响因素，发车类型、发车间隔等决策变量位于第5层，受到乘客到达率、间隔限制、满载限制等约束影响，并直接影响第4层因素（包括固定成本、车辆行驶速度等）以及第3层因素（包括乘客换乘时间、变动成本、能源消耗等），最终