關(guān)注掌鏈公眾號(hào)
洞悉物流供應(yīng)鏈
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洞悉物流供應(yīng)鏈
北京聯(lián)合大學(xué) 北京 100101 亓呈明 胡立栓
摘要：在分析城市軌道交通客流運(yùn)載情況和對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，針對(duì)當(dāng)前城市軌道交通應(yīng)急救援站配置研究的不足與迫切需求，立足于城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)的時(shí)代背景，研究城市軌道交通客流預(yù)測(cè)結(jié)果量化的急救站風(fēng)險(xiǎn)度。將構(gòu)建的模型運(yùn)用于北京市城市軌道交通應(yīng)急救援站資源配置實(shí)證分析中，以期根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)急救援站點(diǎn)資源配置方案進(jìn)行有效設(shè)計(jì)與優(yōu)化。
1.引言
近年來(lái)，我國(guó)人口與經(jīng)濟(jì)不斷增長(zhǎng)，城市化進(jìn)程也快速發(fā)展，隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的日益頻繁，居民交通出行量由此被帶動(dòng)并大幅擴(kuò)增。對(duì)此，優(yōu)先發(fā)展公共交通成為有效緩解一系列城市交通問(wèn)題的關(guān)鍵措施之一，城市軌道交通作為一種資源節(jié)約型和環(huán)境友好型的綠色交通工具得到大幅發(fā)展。以其容量大、速度快、安全可靠、準(zhǔn)點(diǎn)舒適、節(jié)能環(huán)保等特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)成為城市居民出行時(shí)的首選公共交通方式。
由于城市軌道交通系統(tǒng)是一個(gè)相對(duì)封閉的系統(tǒng)，并且具有客流集中度高、客流構(gòu)成復(fù)雜的特點(diǎn)，突發(fā)事件造成的城市軌道交通系統(tǒng)中的部分站點(diǎn)與線路的中斷運(yùn)營(yíng)極易造成大量的出行乘客的滯留，嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成重大的財(cái)產(chǎn)損失甚至重大的傷亡事故。與此同時(shí)，作為整個(gè)城市交通系統(tǒng)的骨干，突發(fā)性的中斷很有可能進(jìn)一步造成整個(gè)城市交通系統(tǒng)的局部甚至是全面癱瘓。即城市軌道交通在城市交通中的地位越重要?jiǎng)t相應(yīng)的其突發(fā)事件所造成的后果也就更為嚴(yán)重，而在突發(fā)事件發(fā)生時(shí)快速地從眾多預(yù)案中選取一個(gè)最佳方案又是應(yīng)急物流中的一個(gè)極其的重要方面。因此，對(duì)城市軌道交通應(yīng)急資源配置的研究是具有現(xiàn)實(shí)意義的課題。
2.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
國(guó)內(nèi)關(guān)于應(yīng)急資源配備的研究可以分為需求點(diǎn)配備和服務(wù)設(shè)施點(diǎn)配備兩類。關(guān)于需求點(diǎn)的應(yīng)急資源配備，主要是向突發(fā)事件發(fā)生地點(diǎn)輸送和配置其需要的應(yīng)急物資。陳超(2010)通過(guò)對(duì)上海地鐵的深入了解，分別從三個(gè)層面對(duì)地鐵網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，在車站層面，建立起上海地鐵風(fēng)險(xiǎn)事故分析矩陣，對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)事故的概率和損失進(jìn)行評(píng)價(jià)[1]。王蘇生等(2011)針對(duì)多受災(zāi)點(diǎn)應(yīng)急資源配置過(guò)程中的資源競(jìng)爭(zhēng)和費(fèi)用偏高問(wèn)題，依據(jù)雙層規(guī)劃方法建立了滿足連續(xù)性條件的多受災(zāi)點(diǎn)的應(yīng)急資源配置模型[2]。孫彩紅[3] (2012)針對(duì)地鐵應(yīng)急點(diǎn)的布局以及應(yīng)急資源的配置問(wèn)題進(jìn)行了優(yōu)化，分別從前期配置和資源調(diào)配兩方面研究。龐海云(2012) [4]從應(yīng)急資源的需求預(yù)測(cè)、分配決策、方案評(píng)價(jià)進(jìn)行了深入研究，建立了完全信息非合作博弈模型。詹沙磊等(2013)以災(zāi)害預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和物流成本效率之間的悖反關(guān)系為前提，考慮多目標(biāo)規(guī)劃和隨機(jī)規(guī)劃兩個(gè)方面，對(duì)應(yīng)急車輛選址、路徑選址、物資配送問(wèn)題建立了多目標(biāo)隨機(jī)規(guī)劃模型[5]。劉欣[6]提出廣義最大覆蓋模型，在有限的資源和預(yù)算下，使得應(yīng)急需求點(diǎn)被覆蓋的價(jià)值最大化。祝蕾[7]依據(jù)城市軌道交通站點(diǎn)的綜合脆弱度指數(shù)構(gòu)建了應(yīng)急救援站選址模型，并將研究成果應(yīng)用于南京市軌道交通應(yīng)急救援站選址中。
Manuel [8]等人選取了交通事故中一些具有代表性的因素進(jìn)行分析，結(jié)合車輛定位智能系統(tǒng)，利用多目標(biāo)遺傳算法求解出了一套最優(yōu)方案，并驗(yàn)證了該方法的有效性。 Moghaddam[9]在逆向物流網(wǎng)絡(luò)配置研究中構(gòu)建了模糊多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型，模型考慮了客戶需求，供應(yīng)商能力和退貨產(chǎn)品比例的內(nèi)在不確定性，模型的目標(biāo)函數(shù)是最大化總利潤(rùn)，最小化缺陷部件數(shù)量、延遲交貨的總量和供應(yīng)商的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素。Trivedi 等人[10]提出了基于層次分析法、模糊集合理論和目標(biāo)規(guī)劃方法相結(jié)合的混合多目標(biāo)決策模型用于應(yīng)急避難點(diǎn)的選址問(wèn)題。模型在考慮需求、能力、利用率和預(yù)算約束的基礎(chǔ)上，最小化距離、風(fēng)險(xiǎn)、站點(diǎn)數(shù)量和未覆蓋的需求。
總體而言，國(guó)內(nèi)外對(duì)應(yīng)急救援資源的配置問(wèn)題已進(jìn)行了較多的研究，但在應(yīng)急救援資源配置的研究中，針對(duì)地鐵應(yīng)急救援資源配置這一領(lǐng)域的研究很少。所以有必要立足地鐵的實(shí)際情況，兼顧救援時(shí)間和經(jīng)濟(jì)效益對(duì)地鐵應(yīng)急救援資源的配置進(jìn)行研究。
3.設(shè)計(jì)方法與實(shí)現(xiàn)
3.1短時(shí)客流量預(yù)測(cè)方法
短時(shí)地鐵客流預(yù)測(cè)主要思路是:綜合考慮外界因素(如天氣條件等)對(duì)短時(shí)地鐵客流的影響,以歷史公客流數(shù)據(jù)為依據(jù),利用合理的預(yù)測(cè)方法建立起精確的短時(shí)地鐵客流預(yù)測(cè)模型，從而對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的地鐵客流情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，旨在為城市公共交通管理和建設(shè)提供決策依據(jù)。
根據(jù)短時(shí)客流預(yù)測(cè)的特質(zhì),通過(guò)對(duì)短時(shí)地鐵客流預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),目前短時(shí)地鐵客流預(yù)測(cè)的方法主要有兩類:一是基于線性理論的參數(shù)方法,二是基于非線性理論非參數(shù)的方法。
3.2模型參數(shù)確定
在應(yīng)用上述模型時(shí)，需要對(duì)模型中涉及的參數(shù)進(jìn)行確定，主要包含兩部分——一是模型自動(dòng)調(diào)整的參數(shù)，二是人為設(shè)置的參數(shù)。
在基于 LSTM 的短時(shí)交通流量模型訓(xùn)練過(guò)程中，每個(gè)連接上的權(quán)值是通過(guò)模型自身訓(xùn)練學(xué)習(xí)到的，一旦學(xué)習(xí)率（即步長(zhǎng)）確定，則整個(gè)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)預(yù)測(cè)誤差不斷自動(dòng)調(diào)整權(quán)值，直至達(dá)到可接受誤差或迭代次數(shù)終止，整個(gè)過(guò)程不需要人為干預(yù)。
除了每個(gè)連接上的權(quán)值能夠根據(jù)預(yù)測(cè)誤差不斷自動(dòng)調(diào)整外，還有一部分參數(shù)需要人為事先設(shè)置好，稱之為超參數(shù)（Hyper-Parameters）。超參數(shù)主要包括網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的節(jié)點(diǎn)數(shù)、激勵(lì)函數(shù)、學(xué)習(xí)率、目標(biāo)函數(shù)、優(yōu)化函數(shù)、批處理數(shù)量、迭代次數(shù)等。超參數(shù)設(shè)置的合適與否直接決定了模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此如何確定基于LSTM 的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型超參數(shù)至關(guān)重要?，F(xiàn)階段，深度學(xué)習(xí)模型中的超參數(shù)確定。
還沒(méi)有具體且行之有效的方法，一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法或試湊法對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。經(jīng)驗(yàn)法指的是依據(jù)之前的經(jīng)驗(yàn)對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行確定，該方法一般只適合對(duì)模型參數(shù)的初始狀態(tài)進(jìn)行設(shè)定；試湊法為在參數(shù)初始狀態(tài)確定后，有選擇性的依次調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，然后對(duì)每次調(diào)整后的最終預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，選取誤差最小的參數(shù)值。本文采用的是經(jīng)驗(yàn)法與試湊法相結(jié)合的方法來(lái)對(duì)參數(shù)值加以選取。
4、應(yīng)急救援站點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)度
應(yīng)急物資的運(yùn)輸方作為突發(fā)事件中應(yīng)急物資的實(shí)際運(yùn)輸者，發(fā)揮著保障應(yīng)急物資配送的重要作用。應(yīng)急物資的運(yùn)輸企業(yè)在接到運(yùn)輸任務(wù)時(shí)，要結(jié)合時(shí)事環(huán)境，考慮運(yùn)送的物資的屬性及需求的緊迫性，快速制定應(yīng)急物資運(yùn)輸?shù)木€路、配送方案，兼顧配送效率及可實(shí)施性原則。當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，作為應(yīng)急物資的運(yùn)輸企業(yè)，應(yīng)快速做出運(yùn)輸方案，保證應(yīng)急物資能夠快速通過(guò)各種檢驗(yàn)檢疫，并確保物資的完整性、安全性，防止物資滯留、遺失等事件的發(fā)生，影響突發(fā)事件防控工作的推進(jìn)。
在應(yīng)急物流設(shè)備配置方面,應(yīng)急物流設(shè)備主要包括各類應(yīng)急運(yùn)輸設(shè)備、裝卸搬運(yùn)設(shè)備、應(yīng)急通信設(shè)備等,為了適應(yīng)突發(fā)事件發(fā)生后的自然地質(zhì)條件等因素,建議選用靈活性高、適應(yīng)性強(qiáng),與其他救援設(shè)備配套性好的應(yīng)急物流設(shè)備承擔(dān)救援任務(wù)。同時(shí),還要提高應(yīng)急物流設(shè)備管理水平,對(duì)參與救援的應(yīng)急物流車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)解決。
基于上述考慮，本文提出應(yīng)用多目標(biāo)決策中一個(gè)有效、易行的方法一層次分析法（又稱AHP法)來(lái)解決應(yīng)急物流方案選擇問(wèn)題。
4.1 方案選擇影響因素
物流服務(wù)。應(yīng)急物流系統(tǒng)本身是一個(gè)服務(wù)系統(tǒng)，其物流服務(wù)理應(yīng)成為衡量方案優(yōu)劣的依據(jù)。物流服務(wù)的核心是滿足因突發(fā)事件而產(chǎn)生的物流需求，而滿足物流需求體現(xiàn)在各個(gè)方面，如應(yīng)急物資的及時(shí)送達(dá)、保質(zhì)保量等，由于應(yīng)急物流“急”字當(dāng)先，其服務(wù)主要考慮準(zhǔn)時(shí)性、安全性和缺損率三個(gè)方面。
物流成本。應(yīng)急物流最主要的目標(biāo)是滿足因突發(fā)事件而產(chǎn)生的物流需求，保障物資、人員、資金的流動(dòng)。但同時(shí)也應(yīng)該注意物流成本的節(jié)約，避免出現(xiàn)“帕累托無(wú)效率”狀態(tài)。這一點(diǎn)對(duì)于我國(guó)這么一個(gè)資金尚不寬裕的發(fā)展中國(guó)家顯得更有意義。這里說(shuō)的物流成本是個(gè)廣義概念，包括經(jīng)濟(jì)成本和社會(huì)環(huán)境成本。
4.2 AHP法進(jìn)行方案選擇過(guò)程
對(duì)應(yīng)急物流預(yù)案選擇工作仔細(xì)分析，可以將預(yù)案選擇看作一個(gè)決策。決策目標(biāo)為：選擇最適宜的應(yīng)急方案。影響決策的因素有兩個(gè)：物流服務(wù)與物流成本。
其中物流服務(wù)體現(xiàn)在三個(gè)方面：準(zhǔn)時(shí)性、安全性和缺損率；物流成本包括兩部分：經(jīng)濟(jì)成本和社會(huì)環(huán)境成本。這樣，預(yù)案選擇便是一個(gè)典型的多目標(biāo)決策問(wèn)題，于是可以應(yīng)用解決多目標(biāo)決策問(wèn)題的典型方法--AHP法（層次分析法)來(lái)完成方案選擇工作。
4.3 應(yīng)用AHP法進(jìn)行應(yīng)急預(yù)案選擇的方法步驟
①建立應(yīng)急預(yù)案選擇決策的遞階層次結(jié)構(gòu)
②對(duì)同一層次的元素進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造比較矩陣。
③層次單排序及其一致性檢驗(yàn)。
④層次總排序及其一致性檢驗(yàn)。
5. 城市軌道交通客流量數(shù)據(jù)分析
針對(duì)應(yīng)急物資的多資源調(diào)度問(wèn)題，建立了應(yīng)急時(shí)間和運(yùn)輸成本最低的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用鄰域重疊和慣性因子線性變化等方法，提出全局和局部混合模式的改進(jìn)的粒子群算法對(duì)其進(jìn)行了求解，并取得較好的運(yùn)算結(jié)果。
針對(duì)應(yīng)急物資的多資源調(diào)度問(wèn)題，通過(guò)對(duì)短時(shí)客流量預(yù)測(cè)、運(yùn)用結(jié)果計(jì)算站點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)度，建立應(yīng)急時(shí)間和運(yùn)輸成本最低的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用鄰域重疊和慣性因子線性變化等方法，提出全局和局部混合模式的改進(jìn)的粒子群算法對(duì)應(yīng)急救援站點(diǎn)的資源優(yōu)化配置及最短路徑進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)中，我們多次對(duì)實(shí)現(xiàn)代碼進(jìn)行運(yùn)行求解，當(dāng)路徑圖出現(xiàn)交點(diǎn)時(shí)，顯然不是最短路徑；當(dāng)數(shù)值越小且相近時(shí)，能夠得到根據(jù)坐標(biāo)值生成的最短路徑圖。
LSTM模型側(cè)重從時(shí)間維度分析客流量數(shù)據(jù)的分布, CNN模型則從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)客流量進(jìn)行分析。首先對(duì)比地鐵各站客流量總數(shù),然后分析各站的客流分布特點(diǎn),為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)打下基礎(chǔ)。
運(yùn)行結(jié)果生成優(yōu)化路徑圖如下所示。
6.結(jié)論
在方案設(shè)計(jì)和優(yōu)化的過(guò)程中，通過(guò)建立基于LSTM的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型，對(duì)北京地鐵不同時(shí)段的客流量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果運(yùn)用層次分析法對(duì)應(yīng)急救援站點(diǎn)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)度的預(yù)測(cè)，最后使用粒子群算法對(duì)應(yīng)急站點(diǎn)間的最短距離進(jìn)行了求解并生成了優(yōu)化路徑圖，最終實(shí)現(xiàn)了城市軌道交通應(yīng)急站點(diǎn)資源配置方案的設(shè)計(jì)與優(yōu)化。以期給出資源配備的優(yōu)化方案,從而與現(xiàn)實(shí)情況作對(duì)比及提出優(yōu)化改進(jìn)的參考建議。
（本文得到北京聯(lián)合大學(xué)2019年度校級(jí)科研項(xiàng)目（ZK50201908）資助）
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