基于空间启发式的城市地铁线路选址优化方法
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:A Spatial Heuristic Optimization Method for Metro Route Planning
  • 作者:栾兆亮 ; 涂伟 ; 沈少青 ; 赵天鸿
  • 英文作者:LUAN Zhao-liang;TU Wei;SHEN Shao-qing;ZHAO Tian-hong;Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services,College of Civil Engineering,Shenzhen University;Key Laboratory for Geo-environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying,Mapping and GeoInformation;Smart City Institute,Shenzhen University;Shenzhen Research Center of Digital City Engineering;
  • 关键词:地铁线路 ; 空间优化 ; 空间大数据 ; 启发式算法
  • 英文关键词:metro route;;spatial optimization;;spatial big data;;heuristic algorithm
  • 中文刊名:DLGT
  • 英文刊名:Geography and Geo-Information Science
  • 机构:深圳大学土木工程学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室;海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室;深圳大学智慧城市研究院;深圳市数字城市工程研究中心;
  • 出版日期:2019-07-15
  • 出版单位:地理与地理信息科学
  • 年:2019
  • 期:v.35
  • 基金:国家自然科学基金项目“时变交通网络下的大规模物流运输时空过程建模及优化”(41401444);; 清华大学中国新型城镇化研究院开放基金项目“数据驱动的城市规划评估方法:以深圳为例”(K-17014-1)
  • 语种:中文;
  • 页:DLGT201904010
  • 页数:7
  • CN:04
  • ISSN:13-1330/P
  • 分类号:70-75+96
摘要
地铁线路规划是轨道交通建设的重要步骤。传统的地铁线路规划方法依赖城市地理空间、人口和出行调查数据,数据收集困难,操作复杂。该文分析了地铁线路规划的影响因素,构建了多目标地铁线路规划模型,提出基于空间启发式算法的地铁线路智能规划方法,同时确定地铁走向和站点布局。以深圳市地铁9号线为例,进行地铁线路规划模型建立与求解实验,结果表明,该方法能够高效地进行地铁线路规划。与专家方案相比,该文结果在主要站点布局、线路走向、站点数量以及站间距等方面都具有较好的一致性。
        The metro is an important component of urban public transport system,which can effectively alleviate traffic congestion and improve urban spatial structure.Metro route planning is a critical step in the construction of rail transit.The traditional metro route planning relies on the reliable travel survey data,which is labor-intensive and high-cost.This paper presents a data-driven spatial optimization approach for metro route planning.First,the influencing factors of metro route planning are analyzed.Then,a multi-objective metro route planning model is built.Finally,a spatial heuristic algorithm is proposed to automatically plan the metro route direction and locate metro stations.By taking Shenzhen Metro Route 9 as an example,a metro route planning model was established and an experiment was conducted to test the performance of the proposed approach.The obtained results show that this method demonstrates a good performance in planning of metro route.Compared with the expert solution,the study shows that the results have a good consistency in the layout of main sites of metro stations,metro route directions,station count,and station spacing.
引文
[1] 郭孜政,张殿业,姜梅,等.城市轨道交通主干线网规划方法研究[J].铁道学报,2008,30(5):12-19.
    [2] 覃矞,戴子文,陈振武.现代有轨电车线路规划初探[J].都市快轨交通,2013,26(2):42-45.
    [3] 张艳,曹康,何奕苇,等.土地使用与轨道交通的空间适配探讨——深圳地铁2号线的实证分析[J].城市规划,2017,41(8):107-115.
    [4] 陈小鸿,周翔,乔瑛瑶.多层次轨道交通网络与多尺度空间协同优化——以上海都市圈为例[J].城市交通,2017,15(1):20-30.
    [5] 吴红兵.城市轨道交通线路与站点规划理论研究[D].重庆:重庆大学,2006.
    [6] DUFOURD H,GENDREAU M,LAPORTE G.Locating a transit line using tabu search[J].Location Science,1996,4(1-2):1-19.
    [7] BRUNO G,GENDREAU M,LAPORTE G.A heuristic for the location of a rapid transit line[J].Computers & Operations Research,2002,29(1):1-12.
    [8] 王琼,梁青槐.城市轨道交通合理站间距的研究[J].铁道运输与经济,2012,34(6):82-85.
    [9] WEY W M.Smart growth and transit-oriented development planning in site selection for a new metro transit station in Taipei,Taiwan[J].Habitat International,2015,47:158-168.
    [10] 石瑜.基于GIS的城市地铁站点布设研究[D].石家庄:石家庄铁道大学,2014.
    [11] 杨震.地铁站点布局优化方法[J].城市轨道交通研究,2014,17(2):86-90.
    [12] 黄波,吴波,刘彪,等.空间智能:地理信息科学的新进展[J].遥感学报,2008,12(5):766-771.
    [13] 涂伟,李清泉,方志祥.基于网络Voronoi图的大规模多仓库物流配送路径优化[J].测绘学报,2014,43(10):1075-1082.
    [14] 涂伟,李清泉,方志祥.一种大规模车辆路径问题的启发式算法[J].武汉大学学报(信息科学版),2013,38(3):307-310.
    [15] 谢顺平,冯学智,都金康.基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化[J].测绘学报,2011(6):778-784.
    [16] TU W,LI Q Q,LI Q P,et al.A spatial parallel heuristic approach for solving very large-scale vehicle routing problems[J].Transactions in GIS,2017(3):1-18.
    [17] 黎夏,叶嘉安.遗传算法和GIS结合进行空间优化决策[J].地理学报,2004,59(5):745-753.
    [18] 陈文龙,安聪荣,王结臣,等.基于网络Voronoi图和多目标微粒群的空间选址优化[J].地理与地理信息科学,2014,30(3):1-5.
    [19] 何晋强,黎夏,刘小平,等.蚁群智能及其在大区域基础设施选址中的应用[J].遥感学报,2009,13(2):246-256.
    [20] LI X,HE J Q,LIU X P.Ant intelligence for solving optimal path-covering problems with multi-objectives[J].International Journal of Geographical Information Science,2009,23(7):839-857.
    [21] YANG J,CHEN J,LE X,et al.Density-oriented versus development-oriented transit investment:Decoding metro station location selection in Shenzhen[J].Transport Policy,2016,51:93-102.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700