面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計及其發(fā)展

寇偉彬， 陳旭梅

(北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044)

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面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計及其發(fā)展

寇偉彬， 陳旭梅

(北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044)

為拓展公交線網(wǎng)設計領域的研究思路與方法，對面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計理論體系進行綜述. 該理論體系將城市的布局形態(tài)作為公交線網(wǎng)設計過程中最關鍵的影響因素，并設計符合其形態(tài)特征的公交線網(wǎng)方案，是目前公交線網(wǎng)設計研究重要的發(fā)展方向之一. 首先，回顧了近50年來經(jīng)典公交線網(wǎng)設計研究的基本理論，然后重點對面向城市布局形態(tài)的線網(wǎng)設計理論體系進行分析，包括對其核心內(nèi)容與發(fā)展歷程的概述，以及對理論體系中線網(wǎng)結構、出行需求和靈活布線等三方面的研究發(fā)展進行總結歸納，最后對該理論體系的未來發(fā)展進行展望. 研究表明：該理論體系中設計方案依托于城市布局形態(tài)，并將公交出行需求處理為近似的連續(xù)分布，模型的決策變量較為簡化，因此最優(yōu)化結果通常可通過解析式算法獲得. 通過實際的案例分析，該理論體系對高性能的公交網(wǎng)絡設計，例如BRT系統(tǒng)以及公交快線網(wǎng)有著較好的適用性，并能夠有效地指導大范圍內(nèi)的戰(zhàn)略性公交線網(wǎng)設計. 最后指出，該理論體系的研究與很多大城市布局形態(tài)的調(diào)整相契合，未來的研究方向也應是針對更多的城市布局形態(tài)、線網(wǎng)結構以及公交出行需求等，提出更科學的設計方法并進行更廣泛的實例運用.

城市交通；公交線網(wǎng)設計；布局形態(tài)；線網(wǎng)結構；出行需求

公交線網(wǎng)設計是公共交通規(guī)劃的第一步，也是最重要的一部分[1]. 近50年來，基于公交出行OD與圖論的經(jīng)典公交線網(wǎng)設計理論體系成為主流，并取得了豐富的成果. 雖然其具有直觀性、精確性、科學性等優(yōu)點，也被廣泛的應用于實踐，但其龐大的計算負擔限制了公交線網(wǎng)設計的應用場景：多數(shù)研究為局限在一定區(qū)域范圍內(nèi)的算例分析[2-3]. 因此近些年來，圍繞一個城市范圍內(nèi)公交線網(wǎng)應當如何設計，以及設計方案如何符合城市的布局形態(tài)，不斷有學者試圖通過新的方法、模型來求解. 而在現(xiàn)實情況中，為了改善城市發(fā)展不均衡、交通擁堵嚴重等情況，像北京這樣的大城市正不斷出臺如“京津冀一體化發(fā)展”、“通州行政副中心建設”等政策，積極進行城市布局形態(tài)的調(diào)整. 公交線網(wǎng)從形態(tài)、結構、功能都需要符合不斷變化的城市布局. 因此，面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計研究也具備很強的現(xiàn)實意義. 基于上述考慮，本文首先對經(jīng)典公交線網(wǎng)設計研究歷程進行簡要的總結歸納，而后對近年來面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計研究進行詳細綜述，并提出未來該領域的研究方向.

1　經(jīng)典公交線網(wǎng)設計

公交線網(wǎng)設計問題是一個典型的NP-Hard問題[4]，其描述在已知道路網(wǎng)條件、客流條件以及公交場站(包括首末站、中間站等)的情況下，按照一定的約束條件、目標確定合理的公交線路走向，以滿足乘客的出行需求. 1986年，Ceder等[1]對公交線網(wǎng)設計問題進行了較為系統(tǒng)的歸類，提出公交線網(wǎng)設計問題應涵蓋：需求特征、目標函數(shù)、約束條件以及解法. 2001年，Ceder[5]又將他提出的公交線網(wǎng)設計問題歸類為乘客出行模擬、理想線網(wǎng)設計和數(shù)學規(guī)劃模型. 2006年，F(xiàn)an等[6]通過大量的理論與實踐研究，將公交線網(wǎng)設計問題總結為3類：1)以實際經(jīng)驗為主的設計；2)理想條件下的最優(yōu)化設計；3)基于啟發(fā)式算法的現(xiàn)實網(wǎng)絡設計.

1.1目標

公交線網(wǎng)設計的目標是通過最小的成本投入來最大化地實現(xiàn)公共交通在城市交通系統(tǒng)中的作用. 總結過去幾十年來的研究成果，線網(wǎng)設計的目標通常包括乘客利益最優(yōu)化、運營商利益最優(yōu)化、乘客和運營商總利益最優(yōu)化、節(jié)能減排最優(yōu)化、某些特殊變量的最優(yōu)化等[7-13]. 1986年，Ceder和Wilson[1]在研究中將乘客出行時間和費用的最小化以及公交服務供給的最大化作為最基本的目標函數(shù). 2000年，Van Nes等[9]研究表明最小化的乘客與運營商的總費用才是最簡單有效的目標，如果過度追求效益的最大化，會導致公交線網(wǎng)的吸引力逐步下降. 2006年，F(xiàn)an等[6]指出線網(wǎng)設計的最終目標應當是讓公交線網(wǎng)在有限的資源條件下發(fā)揮最大化服務功能. 此外，不少學者將新能源、環(huán)境保護等理念引進到公交線網(wǎng)設計的目標中[10-13].

1.2變量

公交線網(wǎng)設計的變量通常包括決策變量以及其他變量. 決策變量是直接決定公交線網(wǎng)形態(tài)、線路運營策略的核心，通常包括公交線網(wǎng)的拓撲結構、公交發(fā)車頻率以及公交車型等. 早期決策變量的確定通常是在固定線型模式的條件下，即在預定的平行或者放射狀的線型結構中，求得最優(yōu)化的線路空間走向以及發(fā)車頻率[14-15]. 之后的研究逐步擴展為完善線網(wǎng)拓撲結構以及服務頻率的優(yōu)化，并將費用最小化的概念引入到?jīng)Q策變量的確定過程中[16-17]. 其他變量雖不能直接決定公交線網(wǎng)的形態(tài)，卻能間接的反映公交線網(wǎng)的運營環(huán)境、功能特征以及服務水平等，如乘客出行需求特征、運營模式、公交發(fā)展戰(zhàn)略等. 近年來，隨著靈活公交、動態(tài)開線等理念不斷發(fā)展，變量的靈活多變性在不斷拓展延伸，在增加研究復雜性的同時，也更貼合精細化公交服務的理念[18]. 從需求靈活化的角度，2001年，Chien等[19]認為公交出行需求會受到出行時間、出行費用、發(fā)車間隔等因素的影響，闡明了公交線網(wǎng)設計過程中的關鍵變量可以引導公交乘客的出行. 2005年，Lee等[20]認為靈活的公交線網(wǎng)設計方案應依據(jù)乘客總出行需求的變化情況決定. 2007年，Quadrifoglio等[21]在洛杉磯研究了根據(jù)需求實時更新的線路動態(tài)開線策略. 2014年，張玉繡[22]對深圳市小支線巴士服務模式進行研究，研究了對于小型支線如何采取更靈活的運營服務模式，以便更高效地服務于小出行群體. 另外，大站快車作為靈活運營組織方式的一種，近年來被不斷深入研究[23-26].

1.3算法

對于公交線網(wǎng)設計問題的求解常用的算法包括兩類，分別是基于一般分析模型的解析式算法和融匯了人工智能與計算機技術的啟發(fā)式算法. 對于解析式算法，一般是研究線網(wǎng)間距、線路長度、車輛速度、車輛滿載率、車隊規(guī)模、發(fā)車間隔等因素之間的內(nèi)在關系，研究適用場景為路網(wǎng)結構簡單、較大范圍內(nèi)公交線網(wǎng)的關鍵參數(shù)確定，常用于偏宏觀公交線網(wǎng)設計問題，其算法并不注重于對線路具體走向與路由的確定. 啟發(fā)式算法是通過一定直觀或經(jīng)驗構造算法，并輔助計算機的強大計算能力從龐大的解空間里得到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解，因此對于現(xiàn)實路網(wǎng)和半現(xiàn)實路網(wǎng)上的公交線路走向、發(fā)車間隔等變量的最優(yōu)化問題有著較好的適用性. 在公交線網(wǎng)設計的研究中，常用的啟發(fā)式算法包括遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法以及多種算法的嵌套與組合[27-37].

2　面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計

2.1理論體系概述

面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計，是以不同城市布局形態(tài)為依托，設計符合形態(tài)特征的公交線網(wǎng)方案，常用于較大范圍的公交線網(wǎng)設計. 早期有學者如Dickinson[38]和Lynch[39]將城市的布局形態(tài)定義為兩種類型：1)不規(guī)則的城市布局，即城市的道路網(wǎng)呈無序的發(fā)展狀態(tài)；2)規(guī)則的城市布局，即城市的道路網(wǎng)呈現(xiàn)一定的幾何構型. 由于早期城市規(guī)模發(fā)展有限且功能結構較單一，因此公交線網(wǎng)設計的研究中并未將城市的布局形態(tài)作為重要的考慮因素，線網(wǎng)結構的設計也通常是針對簡單的放射狀或方格網(wǎng)狀結構[40-41]. 而隨著城市形態(tài)布局、功能結構的日益復雜化，城市的發(fā)展越來越對公交線網(wǎng)的發(fā)展產(chǎn)生影響與制約，較大區(qū)域內(nèi)公交線網(wǎng)與城市布局形態(tài)的協(xié)調(diào)也成為公交線網(wǎng)設計亟需解決的問題. 2010年，Daganzo[42]首次較為系統(tǒng)地闡述了面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計理論體系. 該理論體系在傳統(tǒng)公交線網(wǎng)設計的基礎上，對線網(wǎng)結構、決策變量、出行需求和求解算法均有一定的突破與創(chuàng)新，使得整個方法體系可以較好地解決與城市布局形態(tài)相協(xié)調(diào)的大規(guī)模線網(wǎng)設計問題. 他提出對一個城市范圍內(nèi)的公交線網(wǎng)進行設計時，線網(wǎng)結構應當首先與城市的布局結構相符，并測試了“網(wǎng)格+軸輻式”的線網(wǎng)結構，如圖1所示[42]. 其中，城市中心區(qū)采用網(wǎng)格式結構，外圍區(qū)域采用軸輻射的形式，并通過發(fā)車間隔、公交線間距、公交線網(wǎng)覆蓋率等3個決策變量來確定線網(wǎng)設計方案.

圖1　“網(wǎng)格+軸輻式”線網(wǎng)結構[42]

為了解決大區(qū)域的問題，Daganzo不再運用傳統(tǒng)的將需求離散化處理成公交OD的方法，而是利用一類連續(xù)近似模型(continuous approximation models, CA)將出行需求設定為隨空間呈均勻分布. 這樣的處理雖然較理想化，但是避免了大量的OD輸入所帶來的復雜計算，也改善了將乘客離散化的集計在OD點上與實際不相符的情況. 雖然Daganzo對于出行需求只是采取一種理想化的簡化處理，但為解決城市范圍內(nèi)的公交線網(wǎng)設計問題開辟了新的思路，也被廣泛地借鑒. 基于這種思想，線網(wǎng)設計的主要目的是確定線路之間合理的空間間距及服務頻率. 同時，該思想使得線網(wǎng)設計模型的決策變量較為簡化，因此通常可以通過解析方法得到最優(yōu)解. 該方法適合于長期的戰(zhàn)略性線網(wǎng)發(fā)展決策，例如線網(wǎng)整體發(fā)展布局、結構等的確定[43].

面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計理論體系自提出后受到了廣泛關注，世界各地學者也在不斷地補充與優(yōu)化該理論體系的研究，包括對更加豐富的公交線網(wǎng)結構進行研究，如網(wǎng)格狀、放射式、軸輻射式、環(huán)形式以及不同形狀的組合式線網(wǎng)結構. 而后研究又重點對公交出行需求的變化性以及布線方式的靈活性進行完善. 本文也相應對理論體系中這三方面研究取得的進展進行著重分析.

2.2線網(wǎng)結構的研究與發(fā)展

2011年，Estrada等[44]在理想化的城市道路幾何形狀的基礎上,將Daganzo研究中的線網(wǎng)結構拓展到“矩形+軸輻式”,并設計了一類高性能的公交網(wǎng)絡，在巴塞羅那市得到運用. 由于線網(wǎng)結構的變化，模型的決策變量增加為：站間距、水平與豎直方向的線路間距、水平和豎直方向中心區(qū)與城市總長度的比、發(fā)車間隔等，其核心思想與建模求解過程與Daganzo的方法基本類似. 同時通過仿真平臺模擬了城市的公交線網(wǎng)形態(tài)，并得到了更為精確的費用與服務水平優(yōu)化結果. 結果顯示所設計的高性能公交系統(tǒng)可以提高乘客37%的出行速度，并且降低公交公司的總運營成本. 2014年，Badia等[45]針對莫斯科、巴黎、馬德里、阿姆斯特丹、米蘭、柏林等城市環(huán)形放射狀的城市布局形態(tài)進行了深入剖析，提出了中心區(qū)是同心圓、四周是軸輻式結構的高性能公交線網(wǎng)設計方案，同樣將公交出行需求處理為均勻分布. 模型的決策變量共有6個，其中5個為決定公交線網(wǎng)的拓撲形狀，包括：中心區(qū)輻射線的角度、中心區(qū)輻射線的站間距、環(huán)形線的長度、環(huán)形線的站間距以及中心區(qū)域半徑，另一個決策變量為發(fā)車間隔. 另外作者還針對決策變量、輸入?yún)?shù)、出行需求、運輸方式、線網(wǎng)結構等進行了敏感性分析. 結果表明該線網(wǎng)結構對發(fā)車頻率的要求較高，在實驗場景中任何情況下，當發(fā)車間隔超過5 min都會對整個線網(wǎng)的承受能力造成影響.

2.3出行需求的研究與發(fā)展

2013年，Ouyang等[3]以出行需求模型為研究重點，研究在公交出行需求隨著空間布局呈不同變化的場景下，構造了符合城市布局形態(tài)的混合網(wǎng)格公交線網(wǎng)結構. 通過主干線路與局部線路的配合設計，在公交出行需求大的區(qū)域，構造了不同等級局部高密度公交線網(wǎng). 研究設定主干線從城市的一邊貫穿至另一邊，而局部線可以起止于城市的任何地點. 線網(wǎng)設計目標是達到企業(yè)與乘客成本的最小化. 決策變量包括公交線網(wǎng)幾何形態(tài)、局部高密度網(wǎng)絡幾何形態(tài)以及公交發(fā)車間隔. 通過研究發(fā)現(xiàn)這種混合的公交線網(wǎng)結構可以減少公交企業(yè)和乘客的成本，原因是在公交需求高的區(qū)域，擁有更高密度的公交線網(wǎng)能夠顯著減少乘客的步行成本.

2015年，Chen等[46]對兩種類型城市形態(tài)布局下的公交線網(wǎng)結構(環(huán)形放射狀和網(wǎng)格狀)進行了對比研究，并相應建立了兩類CA模型. 兩種結構下，均為中心城區(qū)布設公交干線、城市邊緣區(qū)布設公交支線. 研究的重點放在公交出行需求的差異與公交服務水平的差異性上. 通過更大范圍的場景模擬，研究發(fā)現(xiàn)城市邊緣區(qū)到中心區(qū)的距離、中心區(qū)與邊緣區(qū)邊界的位置可以顯著影響整個線網(wǎng)的服務水平. 由于環(huán)形放射狀的線網(wǎng)結構更利于乘客基于最短路徑的出行，因此可節(jié)約9%到13%的總成本，也被認為是一種更有利于公交線網(wǎng)發(fā)展的布局形態(tài). Chen等從對比分析的角度研究了環(huán)形放射狀和網(wǎng)格狀線網(wǎng)形態(tài)，也提出了更加完善的基于CA模型的線網(wǎng)設計流程.

2.4靈活布線的研究與發(fā)展

2012年，Nourbakhsh等[47]在Daganzo“網(wǎng)格+軸輻式”公交線網(wǎng)結構的基礎上，構建了一類基于需求響應的動態(tài)公交線網(wǎng)體系，該體系下部分公交線路可以在特定的區(qū)域內(nèi)以不固定的路線行駛. 模型的決策變量包括公交線網(wǎng)的幾何形狀、靈活公交的覆蓋區(qū)域以及發(fā)車頻率. 本文假定在研究區(qū)域內(nèi)，公交乘客的出行需求呈獨立的泊松分布. 模型的目標函數(shù)是企業(yè)和乘客的總成本最小. 在城市中心的網(wǎng)格內(nèi)的公交服務水平要高于邊緣軸輻式的線網(wǎng)服務水平. 通過算例分析，帶有靈活線路的“網(wǎng)格+軸輻式”公交線網(wǎng)結構能通過減少乘客步行到公交站的距離而提高整個線網(wǎng)的運行效率. 通過與固定線路線網(wǎng)的對比分析，研究表明對于中低公交需求的公交線網(wǎng)體系，帶有靈活線路的線網(wǎng)結構能夠顯著降低企業(yè)的運營成本. 2014年，王振報等[48]提出了針對方格形路網(wǎng)布局的多層級的公交線網(wǎng)設計方案. 研究將多等級公交線路與公交換乘樞紐結合，表現(xiàn)為主線、輔線和補充線的靈活組織. 該線網(wǎng)結構的決策變量包括公交主線間距、快線站距和交通分區(qū)大小，并從出行者、運營企業(yè)和政府管理者三者角度出發(fā)建立最優(yōu)化模型. 最后根據(jù)中國大城市具有的出行特征共性，進行了算例分析. 面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計研究總結如表1所示.

表1　面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計研究總結

由于其模型簡單，輸入變量、參數(shù)較易獲取且與實際情況聯(lián)系緊密，因此在提出后被迅速應用到世界各地. 2012年，Cipriani等[49]通過分析具有彈性的公交出行需求來解決公交線路設計問題，并在羅馬成功應用. 2014年，MirHassani等[50]運用類似的思想，在德黑蘭設計了網(wǎng)格狀的BRT系統(tǒng). 2016年，Trapote-Barreira等[51]設計了環(huán)形+放射狀的公交線網(wǎng)結構，并在法國萊里達進行了應用，結果表明改進的線網(wǎng)結構可以為公交運營商節(jié)省18%的運力資源，并為乘客節(jié)約了10%的成本支出.

3　結論與展望

面向城市布局形態(tài)的公交線網(wǎng)設計基于較理想的公交線網(wǎng)結構，對公交出行需求進行連續(xù)化的近似處理并對模型變量簡化，使得模型輸入?yún)?shù)較易獲取，優(yōu)化結果較易計算，為解決城市范圍的偏宏觀公交線網(wǎng)設計問題提供了新的思路與方法. 該理論體系從產(chǎn)生到發(fā)展都具備很強的現(xiàn)實背景，自提出后被不斷的豐富完善并被迅速的投入到實際的應用中，取得了較好的效果. 通過實踐檢驗，該理論體系對高性能的公交網(wǎng)絡，如BRT系統(tǒng)和公交快線網(wǎng)等的設計更為適用，研究結果顯示所設計的公交線網(wǎng)能夠顯著的降低企業(yè)與乘客的出行成本，提高整個線網(wǎng)的運行效率. 由于該理論體系尚處于不斷豐富完善的階段，因此在很多方面仍存在著局限性：例如出行需求均勻化的處理尚屬較理想化，線網(wǎng)結構設定較為簡單，對面向更復雜城市布局形態(tài)的線網(wǎng)設計仍不適用等. 因此，以下五方面關鍵的問題仍值得在未來進一步研究與拓展.

1)根據(jù)更多的城市布局形態(tài)，提出相應的公交線網(wǎng)結構設計，包括更豐富的形態(tài)及組合方案. 對于不規(guī)則的城市布局形態(tài)，也可進行探索.

2)研究更多樣的公交出行需求形式，包括不同區(qū)域需求的差異性、公交出行需求隨時間和空間變化、非均勻分布等.

3)將分層級的線網(wǎng)設計理念充分融入研究中，在不同的區(qū)域布設不同等級、形態(tài)及服務水平的公交線網(wǎng)，滿足更加多樣化的公交出行需求.

4)將更多的靈活布線策略加入到研究體系中，考慮更多的影響因素，并優(yōu)化相應算法.

5)在更多城市進行案例分析，探究該理論體系更為廣泛的實際應用價值.

[1] CEDER A, WILSON N H. Bus network design[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 1986, 20(4):331-344. DOI:10.1016/0191-2615(86)90047-0.

[2] BAGLOEE S A, CEDER A. Transit-network design methodology for actual-size road networks[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2011, 45(10):1787-1804. DOI:10.1016/j.trb.2011.07.005.[3] OUYANG Y, NOURBAKHSH S M, CASSIDY M J. Continuum approximation approach to bus network design under spatially heterogeneous demand[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2014, 68:333-344. DOI:10.1016/j.trb.2014.05.018.

[4] GUIHAIRE V, HAO J K. Transit network design and scheduling: a global review[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2008, 42(10):1251-1273. DOI:10.1016/j.tra.2008.03.011.

[5] CEDER A. Operational objective functions in designing public transport routes[J]. Journal of Advanced Transportation, 2001, 35(2):125-144. DOI: 10.1002/atr.5670350205.

[6] FAN W, MACHEMEHL R B. Optimal transit route network design problem with variable transit demand: genetic algorithm approach[J]. Journal of Transportation Engineering, 2006, 132(1):40-51. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2006)132:1(40).

[7] KEPAPTSOGLOU K, KARLAFTIS M. Transit route network design problem: review[J]. Journal of Transportation Engineering, 2009, 135(8):491-505. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2009)135:8(491).

[8] MANDL C E. Evaluation and optimization of urban public transportation networks[J]. European Journal of Operational Research, 1980, 5(6):396-404. DOI: 10.1016/0377-2217(80)90126-5.

[9] VAN NES R, BOVY P. The importance of objectives in urban transit network design[J]. Transportation Research Record, 2000, 1735:50-57. DOI: 10.3141/1735-04.

[10]DELLE SITE P, FILIPPI F. Bus service optimization with fuel saving objective and various financial constraints[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2001, 35(2):157-176. DOI: 10.1016/S0965-8564(99)00053-1.

[11]BELTRAN B, CARRESE S, CIPRIANI E, et al. Transit network design with allocation of green vehicles: a genetic algorithm approach[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2009, 17(5):475-483. DOI: 10.1016/j.trc.2009.04.008.

[12]FUSCO G, ALESSANDRINI A, COLOMBARONI C, et al. A model for transit design with choice of electric charging system[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2013, 87:234-249. DOI: 10.1016/j.sbspro.2013.10.607.

[14]KOCUR G, HENDRICKSON C. Design of local bus service with demand equilibration[J]. Transportation Science, 1982, 16(2):149-170. DOI: 10.1287/trsc.16.2.149.

[15]VAUGHAN R. Optimum polar networks for an urban bus system with a many-to-many travel demand[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 1986, 20(3):215-224. DOI: 10.1016/0191-2615(86)90018-4.

[16]CHANG S K, SCHONFELD P M. Multiple period optimization of bus transit systems[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 1991, 25(6):453-478. DOI: 10.1016/0191-2615(91)90038-K.[17]CHANG S K, SCHONFELD P M. Welfare maximization with financial constraints for bus transit systems[J]. Transportation Research Record, 1993, 1395:48-57.

[18]楊嘩,許炎,曹國華. 香港大公交系統(tǒng)概況及對內(nèi)地城市公交系統(tǒng)的啟示[J]. 江蘇城市規(guī)劃, 2006 (11):16-20.

YANG Hua, XU Yan, CAO Guohua. Overview of the bus system in Hong Kong and experience to mainland urban bus system[J]. Jiangsu Urban Planning, 2006(11):16-20.

[19]CHIEN S I J, SPASOVIC L N. Optimization of grid bus transit systems with elastic demand[J]. Journal of Advanced Transportation, 2002, 36(1):63-91. DOI: 10.1002/atr.5670360105.

[20]LEE Y J, VUCHIC V R. Transit network design with variable demand[J]. Journal of Transportation Engineering, 2005, 131(1):1-10. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2005)131:1(1).

[21]QUADRIFOGLIO L, DESSOUKY M M, PALMER K. An insertion heuristic for scheduling mobility allowance shuttle transit (MAST) services[J]. Journal of Scheduling, 2007, 10(1):25-40. DOI 10.1007/s10951-006-0324-6.

[22]張玉琇. 深圳市小支線巴士服務模式研究[D]. 成都: 西南交通大學, 2014.

ZHANG Yuxiu. Research of the small feeder bus service mode in Shenzhen[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2014.

[23]KUAH G K, PERL J. The feeder-bus network-design problem[J]. Journal of the Operational Research Society, 1989, 40(8):751-767. DOI: 10.2307/2583682.

[24]BAAJ M H, MAHMASSANI H S. Hybrid route generation heuristic algorithm for the design of transit networks[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 1995, 3(1):31-50. DOI: 10.1016/0968-090X(94)00011-S.

[25]CHIEN S, YANG Z, HOU E. Genetic algorithm approach for transit route planning and design[J]. Journal of Transportation Engineering, 2001, 127(3):200-207. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2001)127:3(200).

[26]WU J, SONG R, WANG Y, et al. Modeling the coordinated operation between bus rapid transit and bus[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 2015: 7. DOI: 10.1155/2015/709389.

[27]SHRIVASTAVA P, O’MAHONY M. Design of feeder route network using combined genetic algorithm and specialized repair heuristic[J]. Journal of Public Transportation, 2007, 10(2):99-123.

[28]SHRIVASTAVA P, O’MAHONY M. Modeling an integrated public transportation system a case study in Dublin, Ireland[J]. European Transport, 2009, 41:28-46.

[29]SZETO W Y, WU Y. A simultaneous bus route design and frequency setting problem for Tin Shui Wai, Hong Kong[J]. European Journal of Operational Research, 2011, 209(2):141-155. DOI: 10.1016/j.ejor.2010.08.020.

[30]ZHAO F, ZENG X. Simulated annealing-genetic algorithm for transit network optimization[J]. Journal of Computing in Civil Engineering, 2006, 20(1):57-68. DOI: 10.1061/(ASCE)0887-3801(2006)20:1(57), 57-68.

[31]FARAHANI R Z, MIANDOABCHI E, SZETO W Y, et al. A review of urban transportation network design problems[J]. European Journal of Operational Research, 2013, 229(2):281-302. DOI: 10.1016/j.ejor.2013.01.001.

[32]MA Y, LI J, HAN C P. A planning tool for maximising transit services[J]. Transportmetrica B: Transport Dynamics, 2015, 4(1):1-22. DOI: 10.1080/21680566.2015.1017023Yunfeng.

[33]YU B, YANG Z Z, JIN P H, et al. Transit route network design-maximizing direct and transfer demand density[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2012, 22:58-75. DOI: 10.1016/j.trc.2011.12.003.

[34]CURTIN K M, BIBA S. The transit route arc-node service maximization problem[J]. European Journal of Operational Research, 2011, 208(1):46-56. DOI:10.1016/j.ejor.2010.07.026.

[35]SZETO W Y, JIANG Y. Hybrid artificial bee colony algorithm for transit network design[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2012, 2284:47-56. DOI: 10.3141/2284-06.

[36]NAYEEM M A, RAHMAN M K, RAHMAN M S. Transit network design by genetic algorithm with elitism[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014, 46:30-45. DOI: 10.1016/j.trc.2014.05.002.

[37]WANG J Y, LIN C M. Mass transit route network design using genetic algorithm[J]. Journal of the Chinese Institute of Engineers, 2010, 33(2):301-315. DOI: 10.1080/02533839.2010.9671619.

[38]DICKINSON R E. The west European city: a geographical interpretation[M]. London: Routledge and Kegan Paul, 1963.

[39]LYNCH K, HACK G. Site planning[M]. Cambridge: MIT Press, 1971.

[40]BLACK A. Optimizing urban mass transit systems: a general model[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1978, 677:41-47.

[41]TSAO S, SCHONFELD P. Optimization of zonal transit service[J]. Journal of Transportation Engineering, 1983, 109(2):257-272. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-947X(1983)109:2(257).

[42]DAGANZO C F. Structure of competitive transit networks[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2010, 44(4):434-446. DOI: 10.1016/j.trb.2009.11.001.

[43]TIRACHINI A, HENSHER D A, JARA-DAZ S R. Comparing operator and users costs of light rail, heavy rail and bus rapid transit over a radial public transport network[J]. Research in Transportation Economics, 2010, 29(1):231-242. DOI: 10.1016/j.retrec.2010.07.029.[44]ESTRADA M, ROCA-RIU M, BADIA H, et al. Design and implementation of efficient transit networks: procedure, case study and validity test[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2011, 45(9):935-950. DOI:10.1016/j.tra.2011.04.006.

[45]BADIA H, ESTRADA M, ROBUSTé F. Competitive transit network design in cities with radial street patterns[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2014, 59:161-181. DOI: 10.1016/j.trb.2013.11.006.

[46]CHEN H, GU W, CASSIDY M J, et al. Optimal transit service atop ring-radial and grid street networks: a continuum approximation design method and comparisons[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2015, 81:755-774. DOI: 10.1016/j.trb.2015.06.012.[47]NOURBAKHSH S M, OUYANG Y. A structured flexible transit system for low demand areas[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2012, 46(1):204-216. DOI:10.1016/j.trb.2011.07.014.

[48]王振報, 陳艷艷. 方格型城市多模式公交線網(wǎng)關鍵設計參數(shù)優(yōu)化[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息, 2014, 14(6):176-181. DOI: 10.3969/j.issn.1009-6744.2014.06.028.

WANG Zhenbao, CHEN Yanyan. Optimization for key design parameters of multi-modal public transport network on grid urban structure[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2014, 14(6):176-181. DOI: 10.3969/j.issn.1009-6744.2014.06.028.

[49]CIPRIANI E, GORI S, PETRELLI M. A bus network design procedure with elastic demand for large urban areas[J]. Public Transport, 2012, 4(1):57-76. DOI: 10.1007/s12469-012-0051-7.

[50]MIRHASSANI S A, NAMAZI A, NAMAZI V. Designing an efficient transit network for large cities[J]. International Journal of Management Science and Engineering Management, 2014, 9(4):286-298. DOI: 10.1080/17509653.2014.903811.

[51]TRAPOTE-BARREIRA C, ROBUSTé F, BADIA H, et al. Learnings From urban bus network change[C]// 95th Annual Meeting of Transportation Research Board. Washington DC: Transportation Research Board, 2016:16-6772.

(編輯魏希柱)

Transit network design based on the city layout and its development

KOU Weibin, CHEN Xumei

(School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)

This paper is intended to review the studies of transit network design based on the city layout. In the theory system, the city layout is considered as the most important factor. The transit network design based on the city layout is one of the major development directions for transit network design. Firstly, the conventional design methods over the past 50 years are reviewed. Then, the design methods based on the city layout are analyzed. The core theory and its development are summarized. Three key developed studies are analyzed, including network structure, travel demand and flexible transit. Finally, the future developments are overviewed. The results indicate that the design methods mainly focus on the city layout, the travel demand is regarded as continuous approximation, the decision variables are simplified, and the optimization result can be obtained by the analytical model. The field application results present that the design methods are suitable for high performance bus network, such as BRT and express bus system. Thus, these studies can help the strategical transit network design under the background of the change of the city layout. The future studies can concentrate more on the city layout, transit network’s structures, and travel demand. In addition, more scientific design methods and practical applications should be conducted.

urban transportation; transit network design; layout; network structure; travel demand

10.11918/j.issn.0367-6234.2016.09.001

2016-04-26

教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-12-0763)

寇偉彬(1990—)，男，博士研究生；

陳旭梅(1974—)，女，教授，博士生導師

陳旭梅， xmchen@bjtu.edu.cn

U121

A

0367-6234(2016)09-0001-06