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城市轨道交通网络中个性化引导策略的响应预测与优化研究

作者及机构
本研究由北京交通大学交通与运输学院的Xueqin Wang、Xinyue Xu（通讯作者）、Jun Liu，以及东南大学交通学院的Junyi Zhang共同完成，发表于2024年的《Transportation Research Part C》期刊（Volume 169, 104875）。

学术背景
研究领域为智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的个性化信息引导策略优化。随着城市轨道交通网络日益复杂，高峰期的拥堵问题不仅降低运营效率，还影响乘客体验。传统研究多假设乘客对引导信息的服从性同质化，且依赖大规模问卷调查或固定激励机制，成本高且难以推广。本研究旨在解决两个核心问题：
1. 异质性响应预测：乘客对引导信息的服从性受个人偏好和动态路况影响，需量化这种异质性；
2. 高维策略优化：个性化引导需为百万级乘客分配差异化路径建议，涉及高维决策空间与动态反馈。

研究目标是通过融合多源数据（如自动售检票系统AFC数据和陈述偏好SP数据）和深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL），构建个性化引导框架，最小化全网广义出行成本（generalized travel cost）。

研究流程与方法

1. 多源数据融合与个体偏好建模

   • 数据来源：
     
     • AFC数据：北京地铁2018年8月的刷卡记录，包含乘客出行路径、时间等；
       
     • SP数据：462份问卷（有效344份），收集乘客在假设场景下对路径属性（如时间、拥挤度、换乘次数）的偏好及信息响应。
       
   • 偏好提取：基于AFC历史路径选择，通过Min-Max归一化计算乘客对三类属性的偏好得分（如某乘客若频繁选择低拥挤路径，则其“拥挤偏好”得分高）。
     

2. 基于梯度提升决策树（GBDT）的行为预测模型

   • 输入特征：路径属性（动态更新）、乘客偏好、引导信息（0-1变量表示是否推荐某路径）；
     
   • 模型训练：SP数据训练GBDT，预测乘客选择某路径的概率。模型通过SHAP值分析发现“推荐信息”是最重要特征（贡献度超20%），证实个性化建议的显著影响。
     
   • 性能对比：GBDT的均方误差（MSE）比Logit模型降低24.4%，比随机森林（RF）降低18.5%，且聚类后预测效果更优。
     

3. 马尔可夫决策过程（MDP）与深度确定性策略梯度（DDPG）优化

   • 状态空间：全网各区间（segment）的实时负载率（load factor）；
     
   • 动作空间：连续变量，表示各OD对（Origin-Destination pairs）中不同路径的推荐比例；
     
   • 奖励函数：负的广义出行成本（鼓励降低拥堵）；
     
   • 训练机制：
     
     • 经验回放：存储状态-动作-奖励序列，随机采样以稳定训练；
       
     • 双网络结构：Actor-Critic网络分别优化策略与价值函数，软更新（soft update）参数避免震荡。
       

4. 案例验证与效果评估

   • 实验场景：北京地铁6线43站网络，包含975个多路径OD对（占比54%）；
     
   • 结果：
     
     • 成本降低：高峰时段全网广义成本下降18.7%，拥挤区间客流减少14.6%；
       
     • 客流均衡：原拥挤区间（如2号线内环）乘客被引导至低负载路径（如从复兴门至建国门转向西单方向）；
       
     • 渗透率分析：导航APP使用率达35%时边际效益最高，成本降低显著。
       

主要结果与逻辑链条
1. 行为预测验证：GBDT模型精准捕捉异质性响应，为策略优化提供个体级概率输入；
2. 策略优化效果：DDPG通过动态调整推荐比例，实现全网成本最小化，且无需高昂激励；
3. 实际应用价值：框架可扩展至其他大规模网络，仅需AFC数据和少量SP数据。

结论与价值
- 科学价值：首次在轨道交通中结合GBDT与DRL，解决高维个性化引导问题；
- 应用价值：为地铁管理者提供低成本客流组织工具，通过APP推送差异化路径建议；
- 创新点：
1. 多源数据融合避免大规模调查；
2. 将离散路径分配转化为连续比例优化，适配DRL；
3. 实证显示纯信息引导（无经济激励）即可缓解拥堵。

亮点
- 方法创新：GBDT+DDPG的混合框架，兼顾预测精度与策略可扩展性；
- 数据驱动：AFC数据挖掘个体偏好，弥补SP数据不足；
- 实践意义：北京案例证明框架在超大规模网络（日均千万客流）中的可行性。

其他发现
- 周末客流较低时引导效果弱化，需结合其他措施（如限流）；
- 未来可探索多目标优化（如乘客满意度与系统成本平衡）。

该研究为智能交通领域的个性化决策提供了方法论范本，其融合数据科学与强化学习的思路对同类问题具有普适参考价值。