[发明专利]采用R语言的交通导向的商业用地优化配置软件

权利要求书

1.一种采用R语言编写的交通导向的商业用地优化配置软件，可以用于交通与土地利用的协调发展，软件的实现方法包括以下步骤：

步骤一：建立商业用地空间布局优化的上层模型，商业用地布局的最佳方式以最小化交通系统总出行时间作为评价标准，上层子模型用以下公式表示：

D_s≥0，s∈S

其中，a表示路段；A为居住区和商业中心之间路段的集合；t_a(·)表示出行时间为交通流量的函数；x_a(·)表示交通流由下层模型决定；D₀表示现状商业用地布局模式；D表示增量商业用地布局模式；D_s表示商业中心s按就业分配的增量开发控制；S为多个商业中心的集合；D表示增量发展目标；

步骤二：建立交通系统平衡的下层模型，其是交通产生、交通分布、交通方式划分和交通流分配的组合模型，通过反馈迭代达到交通系统平衡，可以计算平衡状态时的路段交通流量和通行时间，该下层模型如下所示：

交通的发生：固定交通需求Q_r；

交通分布：

交通配流：

其中Q_r为出发地居住区r的交通生成量；q_rs为居住区r到目的地商业区s之间的出行需求；S_r为从居住区r出发的目的地集合；β_s为目的地s的固有吸引力；t_rs为出发地r和目的地s之间的最短出行时间；D_s0为目的地s的现有就业情况；β_t和β_e为相应的系数；x_a为道路a上的交通流量；为连接出发地r和目的地s之间的路径k上的交通流量；为道路-路径关系，表示为：

步骤三：对步骤一和步骤二中的模型建立迭代反馈关系，对于上层模型采用Dirichlet分布随机生成N≥200个用地布局方案，对于每一个用地布局方案，进入下层模型，采用迭代加权法MSA计算交通系统平衡状态时的路段流量和通行时间，然后将这些信息返回上层模型，计算上层目标函数的表现，如此比较过所有N个用地布局后，目标函数最优的即为最优商业用地布局方案，其中迭代加权算法MSA的详细计算过程如下：

步骤3.1：由Dirichlet分布Dir(α)得到一个多商业中心布局模式D；

步骤3.2：使用平均分布初始化出行分布矩阵令迭代次数n＝0；

步骤3.3：出行分布矩阵根据用户平衡原理通过Frank-Wolfe算法分配给道路网络以计算每条道路a上的交通流量和出行时间，进而，起始点r和目的地s之间的最短出行时间即可通过Dijkstra算法计算出来；

步骤3.4：基于用目的地选择模型更新交通分布矩阵

步骤3.5：使用具有递减权重的MSA平均出行矩阵和

步骤3.6：使用相对平方根误差检查出行矩阵的收敛性，

如果满足预定的收敛条件ε，则转到步骤3.8；否则，转到步骤3.7；

步骤3.7：出行分布矩阵根据用户均衡通过Frank-Wolfe算法分配给交通网络，以计算出每条道路a上的交通流量和出行时间，因此，出发地r和目的地s之间的出行时间便可以用Dijkstra算法计算出来，然后反馈到步骤3.4；

步骤3.8：输出出行分布矩阵道路a上的出行流量x_a以及起始地r和目的地s之间的出行时间最终可以得到交通系统均衡状态下的上层系统性能；

步骤四：采用R语言编写实现上述计算过程的软件。