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《北京交通大学》 2018年
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轨道交通枢纽客流集散仿真建模及应用

陈旭  
【摘要】:深入分析轨道交通枢纽内多种类型的行人交通行为,探究枢纽内行人及行人流的动力学特性及建模方法,在此基础上构建轨道交通枢纽客流集散的多智能体仿真模型及系统,对枢纽内的设备设施优化进行研究是轨道交通枢纽发展过程中亟待解决的问题。本文首先从行人交通行为、行人及行人流动力学、客流集散仿真模型及系统、枢纽设备设施优化四个方面总结并评述国内外现有相关研究,阐述本文关注的问题;随后针对上述四个方面的问题依次展开具体的研究。本文的主要研究工作如下:(1)轨道交通枢纽内行人交通行为的分析及建模。基于轨道交通枢纽内行人集散过程的分析,析取出轨道交通枢纽内的行人交通行为,并给出行人交通行为的一般化描述。针对节点选择行为,以自动检票机的选择为例展开研究,提出了考虑环境特性、行人特性和交互特性的MNL模型;针对排队行为,以自动售票机为例展开研究,提出了三阶段的排队行为模型:队列中走行、接受服务和离开;针对导向标识交互行为,以识别类和引导类标识为例展开研究,提出了基于行人感知的导向标识交互行为模型,涵盖导向标识信息显示、行人与导向标识交互、行人制定决策和行人执行决策四个有序阶段。此外,考虑到枢纽内行人在结伴方面的异质性,以节点选择行为为例,从结伴规模分布、空间组织模式、空间走行距离、节点选择结果和节点选择时间五个方面分析了结伴对于节点选择行为的影响。(2)分析轨道交通枢纽内行人及行人流动力学特性,构建其动力学模型。行人是个体和微观层面的研究对象,行人流是群体和宏观层面的研究对象,其特性分析对于动力学建模、参数标定及校验、枢纽设备设施优化具有重要的意义。在行人动力学方面,研究了基本运动方式、走行速度及其他特性;在行人流动力学方面,研究了基本运动方式、行人流基本图和自组织现象。动力学模型是刻画行人及行人流运动的手段。本文对社会力模型进行了详细的研究,在Helbing和Molnar(1995)提出的初始版本和Helbing(2000)提出的逃生恐慌版本的基础上,分析了社会力模型在行人属性、行人及行人流基本运动方式、自组织现象和特殊情景四个方面的改进,探讨了社会力模型的参数校验。最后提出了基于多场景的行人及行人流动力学建模方法,将社会力模型及其变体应用到轨道交通枢纽行人及行人流动力学的建模中。(3)提出了轨道交通枢纽客流集散的多智能体仿真模型,开发了枢纽客流集散仿真系统。首先基于Holland(1992)提出的复杂适应性系统理论分析了多智能体技术在轨道交通枢纽客流集散领域应用的合理性;其次基于Behe(2014)提出的基于本体的元模型构建了轨道交通枢纽客流集散多智能体仿真模型:提出了面向对象的仿真环境抽象模型及枢纽拓扑网络的构建方法,创建了基于BDI的行人智能体并对涉及到的六种算法进行分析;再者,从五个方面将多智能体模型与NOMAD模型进行对比;最后分析了客流集散系统的设计开发,涵盖了仿真过程设计、模块和接口设计、系统架构设计和客流集散系统功能。(4)提出了基于客流集散仿真模型的设备设施优化方法及具体应用。将枢纽内设备设施的优化分为单项设备设施优化和设备设施协同优化,前者又可以进一步划分为服务类设备设施优化、标识类设备设施优化和走行类设备设施优化。在服务类设备设施优化方面,研究了基于节点选择行为的自动检票机分担率的优化和基于排队行为的自动售票机配置数量的优化;在标识类设备设施优化方面,研究了基于导向标识交互行为的枢纽导向标识布置的优化;在走行类设备设施优化方面,研究了基于双向流的进出站通道集散效率的优化和基于进入流的漏斗式换乘通道集散效率的优化;在设备设施的协同优化方面,定义了枢纽内设备设施服务水平的可靠度,提出基于服务水平可靠度的设备设施协同优化模型和基于决策树的求解算法,并以知春路站为例进行案例分析。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U291.7

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