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用于研究大容量客车乘客内部移位及其分布的多智能体系
Antonio Neme, John Graham, Sergio Hernandez, Omar Neme
墨西哥城自治大学复杂系统和非线性动力学小组，墨西哥德尔瓦尔，圣洛伦佐博士。 墨西哥复杂系统和非线性动力学的研究生课程，墨西哥城自治大学，墨西哥德尔瓦勒圣洛伦佐，D.F。墨西哥国家理工学院经济学院
7.1简介
自从Helbing和Molnaacute;r（1995）和Batty（2003）开创性的工作以来，行人的行为一直是交通和城市建模界研究的主题，尤其是从基于代理的模型的角度出发。行人的行为和动态模型并非微不足道，在许多情况下，它们比车辆交通所显示的动态模型更为复杂。
尽管车辆交通受到车道和流向的限制，并且法律适用于驾驶员或多或少接受的规定，但行人交通相对而言是违法的，其移位或多或少不受限制（Jian等人，2005； Rangel-Huerta和Muntilde;oz，2010）。 。
一般而言，有一部交通法规或多或少地被驾驶员所接受，而驾驶员则受到交通法规的考虑（Bazzan和Klugl，2009）。但是，对于行人而言，这种法律并不存在，他们在移位方面拥有更大的自由。已经研究了行人动力学的几个方面，包括混合，路由（Papadimitriou等，2009），自由流动以及在恐慌下的行为（Helbing和Molnaacute;r，1995）。
行人交通的一种特殊情况是在狭窄的空间中观察到的情况，例如在画廊或商场中（UAS，1996）。在这些情况下，行人遵循的路径取决于收集分布（或商店）和其他行人的密度（Batty，2005； Batty，2003）。在密闭空间案例中，特别是有一个案例尚未得到广泛研究，并且对日常生活产生了重大影响：大容量公共巴士内部的行人（乘客）动态。
在某些城市，公共巴士通常足够大，最多可容纳200名乘客，有的站着，有的坐着。通常，旅程仅限于城市范围，覆盖整个路线所需的时间可能从几分钟到几小时不等。通常，乘客不会在整个旅程中旅行，并且在中间车站进行乘客交换（Salazar和Lezama，2008年）。这些交换导致不平凡的动态，因为一些乘客倾向于移至更舒适的区域，而另一些乘客倾向于停留在靠近出口的区域。在某些大容量公交车中，用户的行为可能会受到诸如座位分配，入口，出口和扶手等物理约束的影响。同样，在公交车上观察到的整体动力学也受到用户为了找到座位或更舒适的位置所遵循的策略的影响。我们的兴趣在于高容量公共汽车中乘客的动态变化，尤其是在墨西哥城的Metrobus公共交通系统（称为MB）中观察到的动态变化。在这里，我们将不断参考这个特定的公共交通系统，因为许多数据是通过研究获得的。
在MB公交车中，用户往往会靠近入口/出口设施，显然没有考虑行程时间或其他区域的空位。这种情况会导致公交车上的乘客密度分布不均，因为某些区域不会被乘客访问，而其他区域（主要是出口附近的区域）非常密集。我们将这种分布称为异质分布，这是造成不适的原因，因为乘客看到可用的密度较低的区域因阻塞而减少了。而且，由于MB的门容易被堵塞，因此用户必须付出很大的努力才能穿过较密的区域才能离开MB。
有很多解释此行为。其中大多数只是观察性的，尚未量化。一种常见的解释是，乘客知道公交车将达到最大容量，并且在这种情况下四处行驶以到达出口并不是一件容易的事（Antonini等，2006； Was，2010）。
目前，MB的进入系统是通过平台进行调节的，该平台具有与公交车门的位置相匹配的不同门户，并在进入该站点时将65岁以上的乘客和男女分开。总线。不论男女，每个人都可以从任何一扇门离开。我们有兴趣测试这种方案是否在7.3节中定义的均匀分布和乘客舒适感方面是最佳的。实际上，我们从模拟中得出的证据是，如果将入口门与出口门区分开，那么公交车中用户的分布将趋于更加均匀，并且某些舒适度也会更高。
我们特别关注的问题是公交车内用户的异构分布，从用户的角度来看，这会影响行程的质量。对行人动力学的研究主要有三个方面。第一个是连续体动力学，其中行人被视为一种流动的规则，并考虑了定义为社会力量的生理规则（Scovaner和Tappen，2009； Treuille等，2006）。一些变体认为所谓的“思考流体”，其中对流体的标准动力学进行了调整（Hughes，2003年）。第二种观点是细胞自动机的观点，其中时间和状态是连续的，过渡函数决定了行人的行为（Burstedde等，2001）。
第三个是基于代理的模型。我们提出了一种基于代理的模型，以研究用户进入公交车后的动态，从而尝试捕获用户显示的行为（从监控视频中获取）。此外，我们分析了其他可能进出巴士的政策，这可能会导致旅途质量的提高。
基于代理的模型是研究行人交通的一种相关工具，因为在允许代理调整其行为时，他们会完整记录行为，走访的地点以及任何其他变量（Antonini等，2006）。因此，我们构建了一个基于代理的模型来研究MB内部的动态，并尝试确定可能导致公交车内乘客更舒适地分配的策略。我们提出的模型属于乘客互动的微观模型。
沃斯（Was）的一项有趣的工作是，将人们与同伴和环境互动的空间正式化的近距离概念已用于研究人群动态（Was，2010年）。所研究的动力学包括自由流动和恐慌情况，在这种情况下，根据情况，其他行人无法进入周围清晰的区域。这些区域是私密的，私人的和公共场所，如果压力低，则不允许其他行人进入。 Was表示的空间使用和行人动态通常与拥挤区域有关，并且可能与密闭空间（例如公共巴士）中的人群有关。在本文中，不适感的概念是对（Was，2010）中提出的不适感的概括。
作为细胞自动机的延伸，Bandini等人。 （2007年）提出了一种对行人的研究，这种情况与此处提出的情况类似，即公交车内用户的动态。他们提出的模型要求将特工限制在离散的位置，并且其顺序与他们已成功形式化的基于特工的方法完全兼容，但我们认为这不是MB旅行现实环境中的最佳选择因为可能无法检测到冲突，并且无法表示不同大小的代理。 Helleboogh等。 （2007年）提出了在多主体仿真的上下文中建模动态环境的观点。如MB中所观察到的，作者在那里强调使用特定的方法来规范动态环境。
我们基于代理的建模已考虑了公共汽车的大小，载客量，座位和入口。由于内部动态受旅客进来的影响，我们根据对MB路线之一的总站数的现场观察，跟踪了旅客的进/出分布。然后，我们测试了几种方案，在这些方案中，更改了进出公交车的政策，并且通过更改座位的位置，我们还修改了内部空间的分布。在第7.2节中，我们介绍了基于代理的乘客模型，其中包括MB系统的一般功能。在第7.3节中，我们展示了用于研究Metrobus内部动力学及其主要结果的仿真，实验和场景。最后，在7.4节中陈述了一些结论。
7.2模型
我们的目标是了解行动规则导致公交车上的乘客密度异类且普遍感到不舒服的情况时，座席们的动态。这种理解可以使我们探索替代策略，这些策略可能会对用户产生一定的影响，以改变他们的动态，并避免观察到的情况，即同时存在一些拥挤区域和密度非常低的区域。
为了研究大容量公共汽车中乘客动力学的简化版本，我们开发了公共汽车和乘客的多主体模型。该模型是类似于（Shao and Terzopoulos，2007; Vizzari and Olivieri，2009）中引入的混合体系结构，其中用状态，规则和方程式描述了世界及其组成部分。我们的模型由三部分组成：代理，物理环境和外部环境。
该模型的第一部分是指乘客及其属性，内部状态和指导其行为的规则。第二部分是物理环境的表示，包括座位分布，入口/出口的位置和大小以及可用区域和内部走廊。该系统的第三部分与在MB网络的每个站点上进入/离开的观察到的乘客数量以及站点之间的旅行时间有关。我们将此第三部分称为外部环境。
在以下小节中，我们详细介绍了基于代理的乘客组件，内部物理环境和外部环境。重要的是要注意，在我们的模型中，我们没有考虑到一起旅行的乘客。对这些群体进行了研究，发现它们与人群动态相关（Manenti等，2011）。但是，在我们正在研究的系统中，团体的存在非常少见（EOD，2007）。
7.2.1代理商和乘客
MB内的乘客由代理商代表。每个代理表示为3元组lt;s，p，rgt;，其中r是代理类型，p是代理所位于的空间区域，s是代理的状态。除状态外，座席还具有一组属性，这些属性既反映了乘客可能考虑的变量，又反映了他/她的特殊行为（见图7.1）。允许代理移动的空间是连续的（除了浮点数的精度外没有离散化）。
图7.1：代表乘客的探员。
（a）代理可以执行五个动作，呈现五个状态之一，并由九个属性来描述。 （b）视野VF的描述以及移至其他区域的可能性。
（c）状态转换图
第一个属性是代理的视野，定义为代理可以探索的半径VF的周长。第二个属性是座席将旅行的车站数（请参阅第7.2.3节）。 P_d被解释为即使公交车内部其他区域有可用的座位或足够的空间，坐席仍会靠近门的趋势； P_m是向乘客密度较低的区域移动的趋势。性别也是乘客的一个相关属性，因为某些进入和离开MB的政策都基于此。
座席可以采取五种行动。座席进入MB后，他们可以在其视野内寻找可用座位（SAS）。并非所有代理都遵循此操作，因为这取决于代理保持靠近门的趋势（P_d）。代理商可以采取的第二个措施是寻求可用区域（SAA）。试图找到座位但无法找到座位的座席将尝试寻找可用区域。一旦座席找到座位或可用区域，他们便移至该位置，这是第三步（ML）。座席即将到达目的地后，他们要么找到最近的出口（LE），要么找到应该离开MB的出口（Lex）并移至该出口（ML）。
图7.2：代理代表乘客的主要算法
当代理采取行动时，其状态就会发生变化。 此外，为了采取某些措施，还要考虑自己的当前状态。 反映代理动作的主要算法如图7.2所示。
当移动到选定位置时，每个特工都试图避免与其他特工和座椅发生碰撞。 代理商会记录他们在旅途中经历的碰撞和准碰撞次数（NC，请参见第7.3节）。 站在另一个特工附近的区域中的特工或低速移动的特工不允许后者在他们之间移动。 因此，代理必须探索其他路径才能到达所需位置（出口，座位，可用区域）。 一旦业务代表到达其停靠点，即达到NS，该业务代表将移动到下一个可用出口或指定的出口，如果不拥挤，则从此处离开公共汽车。 如果拥挤，座席将尝试到达下一个可用出口。
座席可能处于以下四种状态之一：（1）站着并保持稳定（SS），（2）坐着（ST），（3）站着并寻找（SL）寻找更好的位置或可用的座位，以及（4）移动朝向出口（MX）（请参见图7.1）。代理遵循已建立的规则，并根据环境可以更改状态。可能会发生某些代理商未访问所有州的情况，例如，某些代理商永远无法找到座位，或者其他代理商将保持站立并稳定在门附近。状态SL和ST是频率较低的状态，受属性Pm和Pd的影响，还受MB中乘客的密度和人数的影响。遵循上述规则（参见图7.2），并根据代理的各个属性和操作，它们在总线内部进行交互。乘客数量随我们在第7.2.3节中定义的外部环境的变化而变化，并且随着乘客在每个车站进出巴士的数量，其数量可能会随分布而变化。
当特工试图移动以到达较低密度的座位或区域或相应的出口时，他/她可能会发现被挡住的路或可能与其他特工发生碰撞。在这种情况下，每个特工将随机选择向左或向右移动，并尝试继续其移动。在现实生活中也会观察到这种行为。
一旦有大量的用户进入公交车，可用空间就会受到限制，拥挤的动态情况就会出现。这些动态通常是不舒适的原因，并且是可用空间内用户密度异类的根源，即阻塞了通往出口/入口门的路径。
可以为每个代理单独选择所有属性。在7.3节中，我们描述了如何定义这些属性。仅当代理商通过预定门进入MB时，才代表代理商。每个代理商的入口都由既定政策决定。在7.3.1节中，我们描述了一些修改入学政策的实验。出口门也可以由那些策略确定，但是通常，如果由于拥挤情况而无法到达预定义的出口门，则代理商可以通过任何门离开。
7.2.2内部物理环境的表示
物理环境由MB内部形成。它由门，座椅，走廊和站立区组成。通常，只有一个站立区域，定义为一个矩形，但是为了给我们的模型更大的灵活性，以便考虑某些类型的总线体系结构，可以使用几个区域（见图7.3b）。在站立区中，可以放置多个门和座椅。在我们构建的模型中，可以指定MB物理环境的几个方面。图7.3显示了可以指定的结构。物理环境的每个组件都表示为一个代理，该代理定义了它们的大小，位置以及状态。
行人移动的区域往往像管道中的流体或离散结构那样进行建模（Schadschneider等，2009）。 当实施基于力的模型时，前者更自然地适用，而后者更适合于现场特工（Ferreira，2009）。 元胞自动机（CA）是在区域和行人建模中的常用选项（Bandini等，2007）。 但是，由于以下几个原因，在我们正在研究的情况下，在离散空间中获得的细分可能并不足够：
1.乘客可能会与他人发生碰撞。 在CA中，注册冲突的方法是对占用的相邻小区进行计数，这无法区分实际冲突和常备邻居。
2.乘客以不同的速度移动并具有不同的大小，这使离散空间的使用变得复杂。
3.在连续（或准连续）空间中，密度测量更为准确。
图7.3：MB物理环境。
（a）墨西哥城甲基溴中的结构。 （b）可能的分布示例。
（c）物理环境代理人的属性
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