基于乘客心理的最佳公交乘車路線選擇方法研究

（武漢理工大學交通學院 武漢 430063）

隨著經濟的快速發展和城市化進程的不斷推進，城市居民的出行量逐年迅猛增長，我國越來越多的城市正在成為“堵”城．對于如何解決城市交通擁堵問題，通過借鑒國外的城市交通的發展經驗，城市治堵的關鍵是要使公交成為城市市民出行的主導方式．改善公交服務、增強公共交通吸引力仍是進一步緩解交通擁堵的“主攻”方向．

城市公交信息系統是指在乘客出行前或者出行中提供多種出行信息的綜合交通服務系統，能夠為乘客提供更加準確、及時、優化的公交信息服務．公交乘客的出行線路選擇，是城市公交信息系統的關鍵技術之一．公交線路的逐漸增多，給人們的出行帶來了極大便利的同時，因線路眾多，給人們在選擇出行乘車線路時帶來了一定的困擾．因此，提供方便、快捷、經濟、高效的公交出行線路方案，不僅能方便市民特別是外來旅游、出差、就醫等的人的出行和生活，也為城市減少不必要的交通堵塞，有利于提高城市交通運輸效率．同時，展示了現代城市信息化的風貌，提升城市形象［1］．

1 公交乘客的心理特征研究

1.1 公交乘客的心理狀況調查

確定公交出行最佳路線，很重要的一點是通過對乘公交車出行的乘客的心理行為進行調查研究，確定優化的目標和條件［2］．

乘客出行心理，是乘客在出行過程中的心理活動規律和個性心理特征．公交乘客的出行，就其目的來看，主要包括上下班、購物、旅行等，無論從何種目的出發，乘客的心理特征主要都包括時效心理、實惠心理、舒適心理以及愉悅心理等［3－4］．

對武漢市公交乘客的心理行為進行隨機抽樣調查，調查的內容包括乘客的年齡段、出行目的、選擇出行路線的主要因素以及乘客對出行線路的各種主要影響因素的關注程度等．對調查數據進行統計分析后，結果顯示，公交乘客的年齡段主要分布在15～45周歲，其出行目的主要有上下班、上下學以及購物、旅行等，影響乘客對出行路線選擇的各種主要因素，按照乘客的關注程度從大到小排列依次為出行時間、出行距離、出行費用、換乘次數、乘車的便利程度、乘車的舒適度及地面交通的擁擠程度等．

1.2 最佳乘車路徑指標的選取

基于上面的調查，選取公交乘客最為關注的出行時間、出行費用、出行距離3個最主要的指標，也就是最能影響公交乘客進行公交線路選擇的主要指標，通過統計分析，得出上述3個指標對最佳公交乘車路線的權重，見表1．

表1 出行影響因素對乘車線路的選擇權重比例

由表1可見，有半數以上的公交乘客對出行時間表示關注．隨著城市生活節奏的加快，時間的價值越來越高，無論是上班、購物，人們對出行的效率越來越重視，選擇最快捷的交通方式和出行線路，符合人們時效性的心理需求．

出行距離是指乘客從出行起點出發，到達出行終點的總距離，包括步行距離和乘車距離2部分．調查發現，人們通常更關注步行距離，其次是乘車距離，這符合乘客出行的舒適性和愉悅性的需求．

出行費用反映了出行的經濟性．人們往往選擇出行費用最小的出行線路，這符合乘客出行的實惠性的需求．

其次，在抽樣調查中發現，人們對公交車的換乘次數也非常關注．換乘次數是乘客從出行起點出發，到達出行終點所需要換乘公交車的次數，這反映了出行的便利程度．通過調查分析，對于有多條公交出行線路的同一起訖點，乘客所能接受的最多換乘次數為3次．

綜上所述，公交乘客的出行，往往選擇出行時間最短、出行距離最短、出行費用最小、換乘次數最少的公交線路，該路徑即為最佳公交乘車路徑．

2 最佳公交乘車路線評價體系

2.1 評價體系的建立

從公交乘客的心理出發，建立最佳公交乘車線路評價體系，其目標主要是滿足公交乘客的4個出行心理，即時效心理、實惠心理、舒適心理及愉悅心理．通過上面分析，作出如下假設：（1）同一公交線路上的各個公交站點的平均停靠時間基本相同；（2）道路狀況相同公交線路公交車的運行速度基本相同．

根據層次分析法的思想，最佳公交乘車路線的評價體系分為3層，第一層為目標層（A），第二層為準則層（B），第三層為指標層（C）．基于以上2點假設，建立最佳公交乘車路線的評價體系如圖1所示．該評價體系的目標就是最佳公交乘車路線（A）；準則層包括3個因素，即出行時間（B1）、出行費用（B2）和出行距離（B3）；指標層共有6個指標，即站點數（C1）、道路阻抗（C2）、換乘次數（C3）、公交定價（C4）、乘車距離（C5）以及步行距離（C6）．

圖1 最佳公交乘車路線評價體系

其中，道路阻抗主要指公交線路的道路擁擠程度，公交定價指的是公交公司給不同的公交線路制定的不同價格．

2.2 構建判斷矩陣

建立評價體系之后，按照1～9的比例標度對各個元素的重要性程度進行賦值，1～9比例標度的含義見表2．根據專家意見，構造兩兩比較的判斷矩陣．

表2 1～9比例標度的含義

可以看出這4個矩陣都是一致性矩陣，根據最大特征向量法，可以計算出第二層對目標層的排序權重向量W2＝（0．6，0．1，0．3），第三層對目標層的排序權重向量 W3＝（0．12，0．24，0．26，0．02，0．18，0．18）［5］．

3 模糊決策算法研究

3.1 隸屬函數的確定

將公交乘客的出行線路選擇看作是乘客的一次決策，其決策的目標就是最佳公交路線．在全面評價一個對象時，要著眼于所有的因素，但作出最后結論時，這些因素的參考價值是不同的［6］．考慮到作出最佳公交乘車路線決策時，指標層的6各指標除道路阻抗之外，其他5個因素是可以直接量化的，因此選擇這6個指標作為決策依據．

設評價時所考慮的6個因素的集合為F＝｛f1，f2，f3，f4，f5，f6｝，5個評語集合為 K＝｛非常滿意，滿意，基本滿意，不滿意，極端不滿意｝．采用100分制計分法對評語進行打分，則得到一個關于評語分數的向量K＝（k1，k2，k3，k4，k5），即

在最佳公交乘車路線評價時，每個因素對各個評語的隸屬度關系稱為隸屬函數，則建立6個指標的隸屬度函數見表3．

表3 各個因素的隸屬度函數表

3.2 模糊決策的數學模型

若用rij表示第i個因素對第j個評語的隸屬度，則得到評語集對因素集的評價矩陣

本文采用0－1法表示，即因素i所屬于的評語j用1表示，其他的為0．將各個指標相對于目標層權重W3看作是因素集，于是建立模糊評價方程

由于這種評判結果比較粗，因此，對評判結果進行量化處理．根據3．1所得出的評語分數向量，建立量化方程

由于各個評語的得分是一個區間，這里取Ki為各個區間的上限［7］．

4 應用舉例

圖2為A，B2地之間的一個簡單的公交線路示意圖，其各項指標的情況見表4，求A，B2地的最佳公交乘車路線．

圖2 公交乘車路線示意圖

表4 各公交線路的指標情況

以L1線路為例，根據各個因素隸屬的情況建立模糊評價矩陣

由式（1）和W3＝（0．12，0．24，0．26，0．02，0．18，0．18），計算出隸屬度向量P＝（0，0．3，0．12，0．18，0），再由式（2）計算出量化分數S1＝74．5．同理可以計算出L2線路的量化分數S2＝72．4，L3線路的量化分數S3＝74．8．

由上面計算可以看出，若由傳統的Dijkstra算法可知，L2是最短乘車路線，但是綜合考慮其他的各種因素，L3才是最佳乘車路線．

5 結束語

在求解最佳公交乘車路線時，傳統的Dijkstra，Floyd算法往往只針對出行距離對路段進行賦值，尋求最短路徑，而忽略了換乘次數、道路阻抗等重要因素，因而得到的結果可靠性較低．模糊決策算法能對多個影響因素進行綜合考慮，并能兼顧考慮到各個因素的波動性和不確定性，因而求解出的最佳路線往往跟實際情況更相符，因而更具有可靠性［8］．

然而，模糊決策算法也有其局限性，如在確定幾條線路的各個指標的隸屬度時，部分只能根據以往的調查或者經驗得出，而不能實時的反映某一時段的真實路況，如道路阻抗等，所以在今后的研究中有必要考慮到道路狀況的準確性和實時性．

［1］張白羽．基于Web GIS的杭州公交線路查詢系統設計與實現［D］．上海：復旦大學軟件學院，2006．

［2］王 祥．公交車最佳乘車路徑優化算法［J］．唐山師范學院學報，2009，31（2）：79－82．

［3］龔國清，張 偉．乘客出行心理研究的重要性及對策分析［J］．公路與汽車，2004（1）：85－86．

［4］Lin Jun，Xu Liangjie，Zhang Huanyu，et al．Simulation and evaluation for the design of passengers guidance departure from railway station based on 3DS MAX［C］／／2009Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation，2009：209－211．

［5］郭齊勝，董志明．系統建模與仿真［M］．北京：國防工業出版社，2007．

［6］徐良杰，王 煒．基于一種新的混合算法的交通流控制優化模型［J］．信息與控制，2005，36（3）：286－291．

［7］吳其昌，陳天澤，粟 毅．基于多目標模糊決策的最佳路徑分析［J］．計算機仿真，2005，31（2）：106－109．

［8］徐良杰，李兆康，王 煒．利用混沌搜索全局最優的交通流控制優化模型［J］．武漢理工大學學報：交通科學與工程版，2008，32（3）：413－416．