[发明专利]一种开放式服务区选址分布方法

摘要

本发明涉及一种开放式服务区选址分布方法，它包括S1计算高速公路的影响半径R；S2确定目标高速公路服务区布局备选方案；基于流量最大建立选址模型；求解建立的选址分布模型，形成目标高速公路服务区多个布局备选方案；S3优化目标高速公路服务区多个布局备选方案，确定最终布局方案。本发明在预测目标高速公路交通发展量及服务区社会需求量的基础上，运用区域交通经济理论和运筹学规划理论，分析确立开放式服务区选址的影响因素和选址原则，采用定性和定量相结合的方法，在确定布局备选方案后，对多个布局备选方案进行优化分析确定最优方案，从而有效避免由于服务区规划设计不合理导致的不断改建、重建，达到资源节约的目的。

主权项

一种开放式服务区选址分布方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：计算高速公路的影响半径R；S1a：建立影响半径模型；以高速公路为“生长轴”，服务区和互通连接的沿线区县为增长极，考虑费用和时间，构建影响半径的模型：设AB表示高速公路路段，C点代表沿线区域影响点，且CB为C点到B点运输费用最少的路线，CA为C点到A点运输时间最短的路线，则影响半径的模型如公式(1)；optRA＝max(Rf,Rt)                       (1)；s.t.FCARC+FABLAB≤FCBLCB(2-1)Rt′VCA+LABVAB≤LABVCB(2-2)---(2);]]>其中，RA表示A点的影响半径，Rf,表示基于运输费用影响半径，Rt表示基于运输时间影响半径；公式(2)中的表达式(2‑1)为约束条件一，其从运输费用最少的角度限制了基于运输费用的A点影响半径RC，RC＝Rf；公式(2)中的表达式(2‑2)为约束条件二，其从运输耗时最小的角度限制了基于运输耗时的A点影响半径R′t，R′t＝Rt；其中，FCA表示C点到A点的运输成本，FAB表示A点到B点的运输成本，FCB表示C点到B点的运输成本，LAB表示A点到B点的距离，LCB表示C点到B点的距离，VCA表示C点到A点的运输速度，VAB表示A点到B点的运输速度，VCB表示C点到B点的运输速度；S1b：设目标高速公路欲设定的r个服务区，则根据步骤S1a设定的模型，可计算得到r‑1个影响半径，对该r‑1个影响半径求平均，得到该高速公路的影响半径R；R=1r-1Σi=1r-1Ri---(3);]]>其中，Ri表示第i个服务区的影响半径；S2：确定目标高速公路服务区布局备选方案；S2a：基于流量最大建立选址模型；目标函数：约束条件：r<n                             (4‑2)；δj，δ’i，f′≤1                       (4‑3)；fj＝kj≥1，kj∈Z                       (4‑4)；Lmin≤Li,i+1≤Lmax                      (4‑5)；其中，Q、Q车、Q客分别表示交通流量、小车流量以及客车流量；j赋值1、2和3时，分别表示大、中、小型车；r表示目标高速公路拟建服务区的数量；fj表示第i个服务区j型车平均载客量；δj表示目标高速公路第i个服务区j型车的驶入率；qij表示目标高速公路在第i个服务区断面的j型车流量；yi表示服务区，fi′表示第i个服务区影响范围内的居住率；δ’i表示第i个服务区影响范围内服务区对象的选择系数，即服务区对象选择率；pi表示第i个服务区影响范围内的居民量；Cmin表示服务区最小客流量；n为服务区站点的数量，取经验值；kj为j型车平均载客量，取经验值；Z是实数；Li,i+1表示第i个服务区与第i+1个服务区之间的间距；Lmin，Lmax分别表示标准规范中规定的目标高速公路相邻两个服务区的最小、最大间距；S2b：求解S2a建立的选址分布模型，形成目标高速公路服务区多个布局备选方案；S3：优化目标高速公路服务区多个布局备选方案，确定最终布局方案；提取步骤S2得到目标高速公路服务区多个布局备选方案过程中所用到的所有评价指标的值；其中，定性评价指标采用专家打分形式获得其值，定量评价指标利用DAGF算法进行确定；S3a：对目标高速公路服务区每个布局备选方案的所有评价值指标按各层次的评价指标对目标Z的权重进行分类，设：一级评价指标组成的集合U＝{U1，U2，...，Um}；二级评价指标组成的集合V＝{Vi1，Vi2，...，Vin}；三级评价指标组成的集合W＝{Wij1，Wij2，...，Wijn}；S3b：a)对于成本型评价指标，其无量纲化变换公式为：bi=max(di)-dimax(di)-min(di)×10---(5-1a);]]>bij=max(dij)-dijmax(dij)-min(dij)×10---(5-1b);]]>bijk=max(dijk)-dijkmax(dijk)-min(dijk)×10---(5-1c);]]>其中，max(di)表示评价指标Ui中的最大值；di为评价指标Ui的值；min(di)表示评价指标Ui中的最小值；max(dij)表示评价指标Vij中的最大值；dij为评价指标Vij的值；min(dij)表示评价指标Vij中的最小值；max(dijk)表示评价指标Wijk中的最大值；dijk为评价指标wijk的值；min(dijk)表示评价指标Wijk中的最小值，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，k＝1,2,...,o，m,n,o都是整数；b)对于效益型评价指标，无量纲化变换公式为：bi=di-min(di)max(di)-min(di)×10---(5-2a);]]>bij=dij-min(dij)max(dij)-min(dij)×10---(5-2b);]]>bijk=dijk-min(dijk)max(dijk)-min(dijk)×10---(5-2c);]]>c)对于区间型评价指标，无量纲化变换公式为：bi=1-S1-dimax{S1-min(di),max(di)-S2}×10,di<S11-di-S2max{S1-min(di),max(di)-S2}×10,S2<di---(5-3a);]]>bij=1-S1-dijmax{S1-min(dij),max(dij)-S2}×10,dij<S11-dij-S2max{S1-min(dij),max(dij)-S2}×10,S2<dij---(5-3b);]]>bijk=1-S1-dijkmax{S1-min(dijk),max(dijk)-S2}×10,dijk<S11-dijk-S2max{S1-min(dijk),max(dijk)-S2}×10,S2<dijk---(5-3c);]]>式中：[S1,S2]为评价指标wijk的最佳区间，S1和S2取为经验值；S3c：评价指标的权重确定；设一级指标Ui的权重为ai,i＝1,2,...m，其指标权重向量A＝{a1,a2,...am},且二级评价指标Vij的权重为aij,i＝1,2,...m；j＝1,2,...n，其指标权重Ai＝{ai1,ai2,...ain}，且三级评价指标Wijk的权重为aijk,i＝1,2,...m；j＝1,2,...n；k＝1,2,...o，其指标权重Aij＝{aij1,aij2,...aijn}，且A)构建判断矩阵P：将所有评价指标随机排序，根据相邻评价指标中，前者后与后者重要性关系选择标度，具体如下：前者比后者同等重要，标度为1；前者比后者稍微重要，标度为3；前者比后者明显重要，标度为5；前者比后者强烈重要，标度为7；前者比后者极端重要，标度为9；前者与后者的重要性介于同等重要与稍微重要之间，标度为2；前者与后者的重要性介于稍微重要与明显重要之间，标度为4；前者与后者的重要性介于明显重要与强烈重要之间，标度为6；前者与后者的重要性介于强烈重要与极端重要之间，标度为8；B)一致性检验；判断矩阵特征根为λmax，判断矩阵为p阶时，一致性指标CI计算公式如下：CI=λmax-pp-1---(6);]]>当CI<0.1时，排序结果具有满意一致性，否则调整判断矩阵中作为元素的标度；S3d：评价参数的计算；Ⅰ)评价灰类的确定；确定评价标准集合F：F＝{F1,F2,F3,F4,F5}五个等级，对应评估灰类序号为e{e＝1,2,3,4,5}；为描述所述五个等级的评价灰类，确定评价灰类的白化函数fe(dijk)；e＝1时，e＝2时，e＝3时，e＝4时，e＝5时，Ⅱ)灰色评价系数、评价权向量及权矩阵的计算；若评价指标Wijk为定量指标，则其属于第e个评价灰类的灰色评价系数为：Xijke=fe(dijk)---(8-1);]]>若评价指标Wijk为定性指标，且共有p个专家对其进行评价，其属于第e个评价灰类的灰色评价系数为：Xijke=Σspfe(dijks)---(8-2);]]>评价指标Wijk属于各个评价灰类的总灰色评价数记为Xijk：Xijk=Σe=15Xijke---(8-3);]]>评价指标Wijk对于第e个评价灰类的灰色评价权向量记为则有：rijke=XijkeXijk---(8-4);]]>评价指标Wijk对于各评价灰类的灰色评价权向量记为rijk：rijk=(rijk1,rijk2,rijk3,rijk4,rijk5)---(8-5);]]>评价指标Wijk对于各评价灰类的灰色评价权向量综合后，得到其灰色评价权矩阵Rij；Rij=rij1rij2...rijo=rij11rij12rij13rij14rij15rij21rij22rij23rij24rij25...............rij01rijo2rijo3rijo4rijo5---(8-6);]]>S3e：评价结果的计算；1)对Vij作综合评价；对评价指标Vij作综合评价，其评价结果记为Bij，则有：Bij＝Aij×Rij＝[bij1,bij2,...,bijo]                (9)；2)对Ui作综合评价；评价指标Ui对各评价灰类的灰色评价权矩阵Ri：Ri=Bi1Bi2...Bin=bi11bi12...bi1obi21bi22...bi2o............kin1bin2...bino---(10-1);]]>对Ui作综合评价，评价结果记为Bi，则有：Bi＝Ai×Ri＝[b1,b2,...,bm]                 (10‑2)；3)对总评价目标作综合评价；由Ui的综合评价结果Bi得总评价目标Z对各评价灰类的灰色评价权矩阵R如式(11‑1)所示：R=B1B2...Bn=b11b12...b1nb21b22...b2n............km1bm2...bmn---(11-1);]]>对总评价目标作综合评价，其评价结果记为B，则有B＝A×R＝[b1,b2,...,bm]                   (11‑2)；4)计算综合评价值，得到评价结果；将各灰类等级赋值，得到各灰类评价等级值化向量F，总评价目标的综合评价值为：Z＝B×FT                     (12)；S3f：按照步骤S3a‑S3e的所述的方法，计算目标高速公路服务区每个布局备选方案的总评价目标的综合评价值，总评价目标的综合评价值Z最大的，即确定为最优布局方案。