基于引力模型的景區(qū)游客分流調度研究

基于引力模型的景區(qū)游客分流調度研究

1999年，國務院修訂了《全國春節(jié)和周年紀念日措施》，創(chuàng)造了全國休閑旅游業(yè)的高峰期，形成了旅游的“黃金時代”。據(jù)統(tǒng)計,全國游客人數(shù)隨著“黃金周”逐年增長。1999年國慶節(jié)全國游客人數(shù)為4000萬人次,2009年達到22800萬人次,10年增長超過5倍?？傮w來看,“黃金周”旅游高峰期多在長假中期,時間短、爆發(fā)力強、游客集中度高。如九寨溝,最佳日容量為1.8萬人,而2012年國慶“黃金周”實際單日峰值超過5萬,對景區(qū)生態(tài)環(huán)境造成巨大影響,主要表現(xiàn)為地表物遭踐踏及土壤結構被破壞(顏磊,等,2009)。游客規(guī)模的擴大導致景區(qū)負荷過載,已經(jīng)使景區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護成為一對尖銳的矛盾。景區(qū)游客的分流資源有限,特別是在旅游高峰期,分流調度資源往往供不應求,如果調度資源分流能力不能與游客需求相匹配,游客將在某一景點過度集中滯留,導致景區(qū)的生態(tài)環(huán)境因長期超載而受到破壞,也會使游客滿意度下降。針對景區(qū)旅游高峰不同的形成原因,很多學者研究了時間分流(王興斌,2002;李幼常,2006)、客源分流、信息分流(魏遐,吳必虎,2000)、價格分流(Anna,2000;謝朝武,鄭向敏,2001)和景區(qū)容量控制(Bull,1995)等模式來防止景區(qū)旅游客流高峰的形成,從而減輕對旅游生態(tài)環(huán)境的破壞。然而景區(qū)旅游高峰仍然存在,且正嚴重威脅著景區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。為應對高峰期景區(qū)內部游客的擁擠,景區(qū)需要對各景點游客數(shù)量進行監(jiān)控、調度。一些學者建議采用內部分流措施來緩解景區(qū)內局部景點的旅游飽和與超載壓力(郭靜,張樹夫,2003;張進福,黃福才,2009;邱厭慶,等,2010;馮剛,2011;劉柱勝,2012)。通過對景區(qū)高峰期游客管理模式的研究可知,針對景區(qū)景點的需求,分配游客分流調度資源滿足一定的規(guī)則:需求景點的負荷率越高、距分流調度資源點的時空距離越短,預分配資源點的分流能力越大,景點對分流資源的需求越應優(yōu)先得到滿足。將需求景點負荷、資源點分流能力視為萬有引力模型中的質量,需求景點與資源點之間的時空距離視為萬有引力模型中的質心距離,引力的大小表示需求與資源的匹配度?？梢?萬有引力模型不僅在結構上與景區(qū)游客分流資源配置規(guī)則具有相似性,并且能解釋需求景點與資源點之間的內在關系。本文在萬有引力模型的基礎上,創(chuàng)新地對分流資源分流能力進行分析,構建景區(qū)游客分流的引力模型,為景區(qū)游客分流調度提供決策支持。引力模型源于物理學中的牛頓萬有引力定律,即兩個物體之間的引力與它們各自的質量成正比,且與它們之間的距離成反比。在旅游研究領域,Duffus(1987)、Edward(1988)、William(1973)等利用旅游引力模型進行了經(jīng)驗研究,提出了旅游吸引力的距離衰減規(guī)律,在模型中引入了感知距離和實際距離、出行費用等變量。保繼剛(1992)根據(jù)客源市場調查的數(shù)據(jù),利用引力模型分析了北京市的旅游引力情況;張友蘭等(2005)將旅游目的地人口和景區(qū)數(shù),以及旅游客源地的人口作為自變量,將旅游人次作為因變量構建了旅游引力模型,并與多元線性回歸模型和時間序列模型進行比較,認為旅游引力模型擬合的效果最好。郭為(2007)以國際入境旅游為研究對象,構建了國際入境旅游的引力模型。傳統(tǒng)的引力模型無論是用在貿易、交通流量預測還是空間布局規(guī)劃等方面,考慮的都是某個點與某個點之間的吸引力,它們都是多因素對單一對象影響的研究。景區(qū)不同景點運用引力模型對分流資源進行調度,則是多因素對多個對象影響的研究。本文根據(jù)景區(qū)分流資源的特性,構建統(tǒng)一分流能力模型,定義了景區(qū)景點需求與調度資源的引力函數(shù),提出了基于引力模型的分流調度算法,并通過編程對九寨溝風景區(qū)進行了分析。該算法在優(yōu)先滿足需求景點的負荷均衡的前提下,考慮景區(qū)游客分流成本的同時,將游客滿意度歸入引力調度算法中。算法利用引力模型計算出景點與分流調度資源點的引力測度值,并以測度值為依據(jù),按景點負荷降序對分流資源進行匹配調度,保證了負荷率高的景點優(yōu)先獲得與之匹配度高的分流資源。理論上提出了用引力模型來解決游客分流調度問題的新方法,現(xiàn)實中,利用引力模型對分流資源進行調度,使分流能力大的資源去分流游客更擁擠、負荷更大的景點,在保證景區(qū)運營經(jīng)濟效率的同時,考慮到了減少游客等待時間以提高游客滿意度,這與現(xiàn)實中的游客分流調度問題更加貼近。1對風景如畫的地方和游客的分布1.1景區(qū)分流調度任務及資源高峰期游客分流調度是指,在“黃金周”等旅游旺季,景區(qū)景點內游客擁擠,景區(qū)管理者根據(jù)游客的游覽路線安排交通工具和人行道路等景區(qū)分流資源,均衡景區(qū)內各景點的游客分布。定義1分流調度任務:指從景點提出分流需求到分流資源抵達并將游客分流出該景點的全過程。定義2分流資源:能完成景區(qū)游客分流調度任務的各種交通工具和景區(qū)設備設施,具有初始狀態(tài)矢量性和分流調度坐標位置可變等特征。定義3分流能力:交通工具或人行道路在單位時間內可分流的游客數(shù)量,記為K。定義4分流調度引力:分流需求和分流資源之間相互吸引的測度值,需求景點與分流調度資源點之間的匹配度,記為F。景點與分流資源的引力越大,表明兩者之間相互吸引越強,在協(xié)調分配調度資源時,分流資源優(yōu)先分配給與之匹配度高的景點。1.2基于時空負荷率的旅游景區(qū)分流目前很多景區(qū)在旅游高峰期存在熱門景點人流量大、擁擠度強、負荷率高,而一些偏冷門的景點游客量少、景點負載低的現(xiàn)狀,導致景區(qū)各個景點的游客分布不均衡,從整個景區(qū)的層面來看,可認為總負荷率不均衡。景區(qū)景點的游客分流需求是指游客搭乘交通工具或徒步移動到下一個景點,對交通工具和人行道路產(chǎn)生的需求,這種需求可以用景點的時空負荷率來表示,因為在景點環(huán)境容量一定的條件下,景點的負荷越大表示景點的游客數(shù)越多,需要分流出去的游客也應越多。利用時空負荷率來表示景點當前的分流需求,可以更科學地解釋景點的分流需求。因為景點的分流需求除了與當前游客數(shù)有關,還與景點的自然環(huán)境容量和游客在景點的逗留時間相關。依據(jù)景區(qū)游客流分布的歷史數(shù)據(jù)、最近訪問過的景點和游客到達時間、離開時間、等待時間等信息,預測景區(qū)將來的游客分布狀況,獲知景區(qū)景點在未來一段時間的分流需求,進而對景區(qū)的分流資源進行調度,達到景區(qū)游客分布實時均衡。戈鵬等(2013)在旅游景點自然生態(tài)環(huán)境容量的基礎上引入游客的逗留時間,定義景點j在s時刻的時空負荷率Rjs如下所示:其中A為景點集;cj為景點j的自然容量;tj為旅客在景點j的平均逗留時間;Njt為景點j在t時刻的游客人數(shù)。其中(當t-sij≤tj時,xijt=1,否則為0),B為游客集。1.3分流調度方法在獲得景區(qū)游客的分流需求預測后,準確地將景區(qū)各種移動和固定分流資源的分流調度能力進行定量化統(tǒng)一,是界定度量引力模型中另一“粒子”———分流能力具體值的基礎,也是利用景區(qū)游客引力分流調度模型進行資源分配,實現(xiàn)游客均衡分布的決策依據(jù)。目前可供景區(qū)分流調度的資源主要包括觀光車、纜車等交通工具和供游客徒步到達目的地的公路、棧道等人行道路。通過研究景區(qū)內現(xiàn)行的分流措施,提取各景點的主要分流資源,根據(jù)其特征劃分為移動資源與固定資源,其中移動資源是可供所有景點共享的,而固定資源僅限于滿足其所屬景點的分流需求。為便于研究,本文認為一輛車或者一條連接兩景點的人行道路為一個資源點,車輛的初始狀態(tài)為靜止狀態(tài),人行道路的坐標位置為距兩個所屬景點時間距離相等的坐標位置,具體能力分配由兩個所屬景點與人行道路資源點的分流調度引力共同確定,兩個所屬景點分配到的人行道路資源與它們和道路資源點形成的引力測度值成正比。以下分別對車輛和人行道路的分流能力進行統(tǒng)一確定。1.3.1確定的均值由于景區(qū)用于游客分流的車輛類型比較固定,載客量一般是統(tǒng)一的,車輛前往分流目標景點的行駛速度可設為確定的平均值。車輛的分流能力實際上是由車輛的剩余載客量和行駛速度共同決定。在車輛初始狀態(tài)為靜止的假設下,車輛j在t時刻的分流能力Kjt=Cj(vj/rj),其中Cj為車輛j在t時刻的剩余載客容量,vj為車輛的行駛速度,rj表示車輛到提出分流需求景點的距離,當rj為0時表明車輛在需求景點處。1.3.2文民棧道靜態(tài)容量計算由于游客在人行道路上一般以一定的速度移動,人行道路的面積和游客空間上可接受的游客密度決定了人行道路的靜態(tài)容量。邱厭慶等(2010)計算人行道路(棧道)瞬時靜態(tài)容量的公式為:Dm=L/d,其中Dm為瞬時靜態(tài)容量,L為人行道路長度,d為行人之間的合理間距,取d=2.5m/人。本文在上述人行道路瞬時靜態(tài)容量測算公式的基礎上,引入游客行走速度確定人行道路分流能力,具體的人行道路i在t時刻的分流能力Kit=Ci(vi/Li),人行道路的瞬時容量Ci=ρiWiLi,其中Li、Wi分別為人行道路長和寬,ρi為人行道路上游客最大忍受的人口密度,vi為游客的平均行走速度。1.4基于gsa算法的旅游客流調度引力游客的運動對景點區(qū)域產(chǎn)生壓力,也會對分流資源產(chǎn)生需求,需求會因為資源有限而產(chǎn)生沖突?；谇笆龇至髻Y源能力分析,下文我們將在時間、空間、資源特性維度上,研究游客運動對分流資源的引力分流調度模型,為游客分布的實時調度提供決策支撐。Rash和Nezamabadi(2009)等提出萬有引力搜索算法(GSA),該算法是基于萬有引力定律———“在宇宙間,每一個粒子由于萬有引力的作用而彼此相互吸引,這力的大小與粒子的質量成正比,與他們之間的距離成反比”而提出的,景區(qū)游客分流需求與資源分流能力的平衡實際上是對景點負載的平衡,本文借鑒GSA算法求出景區(qū)間需求景點和分流資源的分流調度引力,作為游客分流運輸問題的調度效用函數(shù)值。景區(qū)游客分流調度引力模型如下。調度阻力反映分流資源與需求景點間的資源平衡阻力,影響這種阻力的因素通常有景點間游線道路狀況、分流方式、分流成本等。為了研究的方便,將調度阻力統(tǒng)一轉化為分流調度的時間代價(時間價值),用時間、成本、其他綜合廣義費用來作為參數(shù)測度。調度阻力函數(shù)Zij=a1tij+a2Eij+a3δ,其中tij是分流資源點j到達分流需求景點i的時間;Eij是從分流資源點j到達分流需求景點i完成調度任務的成本;δ是分流方式懲罰項,如舒適度、便捷度、觀賞度、安全性能等;a1,a2,a3是阻力的前置系數(shù),使時間、金錢和滿意度采用統(tǒng)一的度量單位。2高峰游客重力管理系統(tǒng)的設計2.1算法原理和數(shù)學模型2.1.1基于引力模型的游客分流調度景點時空負荷值不同,景點產(chǎn)生的分流需求也不一樣。景區(qū)游客分流調度主要考慮的是將資源合理分配利用,這與運籌學中的指派問題有相似點,但由于用單純的指派問題來解決景區(qū)游客分流調度問題可能會出現(xiàn)以下情況:用指派問題求解得到的分流方案,其成本費用能達到最小,但在成本目標函數(shù)達到最優(yōu)的情況下,考慮資源點與景點之間的距離,分流資源的能力與景區(qū)的分流需求可能不匹配,分流需求大的景點獲得的資源的分流能力可能不足,而需求小的景點分配到的反而是能力大的資源。基于上述問題,本文提出一種更符合景區(qū)管理實際的調度優(yōu)化算法。景區(qū)游客分流調度實際上是一個多目標優(yōu)化問題,所要考慮的目標主要有游客和景區(qū)兩方面的利益,分別表現(xiàn)為游客希望等待被分流的時間盡可能短,而景區(qū)希望在總體負荷均衡的前提下提高運營效率。用引力模型進行游客分流調度,在引力測度值較大時,可以是景點負荷率足夠大,也可以是分流資源的距離足夠小。在本算法中,按景點時空負荷大小降序排列,每完成一次調度任務后,對需求景點和分流資源之間的引力測度值進行全局迭代計算,將引力測度值高的對應分流資源分配給需求景點,進而保證負荷率高的景點優(yōu)先獲得與之匹配度高的分流資源。由于游客分流調度問題是實時動態(tài)的,每一時刻都存在調度方案,本文算法重點研究的是單時刻的調度需求,將調度需求和現(xiàn)有分流資源進行匹配,從而產(chǎn)生調度方案。2.1.2分流成本及滿意度如果將分流成本和游客滿意度的權重看作是同等重要,那么目標函數(shù)為其中A為需求景點集,S為分流資源點集,Rtij是t時刻資源點i和需求景點j之間的距離,本文為便于研究取其歐式距離Rtij=Xi(t),Xj(t)2,cij為資源點i到需求景點j的單位距離的分流成本,主要表現(xiàn)為景觀車輛的運輸費用或人行道路的維修費用,ε為懲罰項系數(shù),M(tij)為游客分流調度在等待時間為tij的滿意度。式(4)中,Tmin為滿意度為1的最長等待時間,Tmax為滿意度為0的最短等待時間。心理學家將時間屬性在人們心理上的綜合反映稱為時間知覺或時間體驗,顧客在消費過程中也同樣伴隨著時間知覺或時間體驗(Vikas,Wagner,2001)。游客在旅游景區(qū)游覽時,同樣也存在時間滿意度,在本文的研究中主要體現(xiàn)為游客的等待時間。游客的時間滿意度一般與游客等待分流的時間呈負相關性,游客的等待時間越長,其滿意度就越低。所以景區(qū)在充分利用分流資源的前提下,應盡可能減少游客等待分流的時間,從而改善游客的旅游體驗。2.2基于時空負荷率的分流調度對于游客分流調度問題的算法主要有以下幾個步驟(見圖1)。預測下一時刻t的景點負荷,產(chǎn)生需求景點;按景點時空負荷值降序排列各景點;按負荷降序分別計算一個需求景點與所有分流資源點的引力測度值;分流資源匹配;分流資源去重檢驗;更新信息,檢驗分流調度任務是否完成;輸出調度方案。Step1產(chǎn)生需求景點。依據(jù)景區(qū)游客流分布的歷史數(shù)據(jù)、最近訪問過的景點和游客到達時間、離開時間、等待時間等信息,預測景區(qū)未來的游客分布狀況,獲知景區(qū)景點在未來一段時間的時空負荷率,進而確定景點的分流需求。Step2引力測度值計算。將需求景點時空負荷率的大小降序排列,按負荷率大的景點優(yōu)先匹配資源的原則,在需求景點和已知資源點之間用引力模型進行計算,從而得出每個資源點與需求景點之間的資源匹配度。求出需求景點與分流資源點之間引力值最大的組合,作為游客分流調度的基礎。Step3分流資源去重檢驗。在給某一個需求景點分配調度資源的過程中,會出現(xiàn)不同資源點對需求景點的引力測度值大小一樣的情況。當出現(xiàn)這種情況時,計算該需求景點與不同分流資源點目標函數(shù)值,取其優(yōu)者為分流調度的方案,用目標函數(shù)的效用值來進一步確定資源與需求之間的最優(yōu)匹配度。Step4分流資源分配。在對已知分流資源和需求景點的引力測度值計算后,根據(jù)分配方案的效用值最優(yōu)進行資源的分配。Step5更新。每次進行完Step4之后都需要更新景區(qū)景點、景區(qū)資源點、引力模型參數(shù)值。(1)需求景點更新:景點數(shù)量、需求景點具體分布、需求景點時空負荷預測值;(2)分流資源點更新:資源點數(shù)量、資源點具體分布、資源點統(tǒng)一分流能力值;(3)模型參數(shù)值更新:負荷與能力的指數(shù)系數(shù)、調度阻力函數(shù)參數(shù)、常用參數(shù)值。完成上述更新后返回Step1。3案例分析3.1景區(qū)游客分流及其相關數(shù)據(jù)的需求和預處理為了研究引力調度模型對景區(qū)游客分流調度的作用,本文以九寨溝風景名勝區(qū)為例,構建九寨溝游客分流調度引力模型。九寨溝位于中國青藏高原東部,擁有“世界自然遺產(chǎn)”(1992)、“世界人與生物圈保護區(qū)”(1997)等多項國際桂冠。自1984年正式對外接待游客至今,隨著知名度的提升,九寨溝游客由最初的每年幾萬人次增加到現(xiàn)在的一百多萬人次。據(jù)統(tǒng)計資料來看,景區(qū)旅游旺季在每年四月至十一月,旺季每天接待的游客數(shù)量可達1萬多人次,在“十一黃金周”期間,每日游客數(shù)量更可高達4萬多人次(1)。景區(qū)游客的增加無疑給景區(qū)的生態(tài)環(huán)境帶來了嚴重的影響,也給景區(qū)管理帶來了很大的壓力。如何解決景區(qū)有限的資源與不斷增加的游客需求之間的矛盾,促進區(qū)域生態(tài)、經(jīng)濟、社會等各系統(tǒng)之間的統(tǒng)籌、和諧和可持續(xù)發(fā)展,已成為目前九寨溝景區(qū)亟待解決的問題。這一問題也是中國其它景區(qū)以及世界各地的國家公園、自然遺產(chǎn)地共同面臨的問題。本文的游客分流引力調度模型需要以九寨溝中各個景點在每個時刻的游客數(shù)為基礎數(shù)據(jù)進行研究,九寨溝風景名勝區(qū)景區(qū)管理局、四川大學、電子科技大學等多家單位共同承擔的國家“863”重大專項———基于時空分流管理模式的RIFD技術在自然生態(tài)保護區(qū)和地震遺址博物館的應用研究課題為該項數(shù)據(jù)的獲得提供了基礎。通過該項目的研究,目前九寨溝用于時空分流管控的管理系統(tǒng)由地圖引擎、實時預測、實時調度3個模塊構成,通過在實證景點溝口統(tǒng)計入溝人數(shù)、設立RFID讀卡器及視頻監(jiān)控等手段,獲得游客在九寨溝整個景區(qū)的入溝人數(shù)和在實證景點中的分布數(shù)量,再根據(jù)游客在高峰期各個時刻的分布規(guī)律,以分流概率預測出景點各時刻的人數(shù)分布,進而求得相應的景點負載,具體如圖2所示。按照2.1的算法原理和2.2的算法描述,現(xiàn)利用項目實證景點的旅游高峰期人數(shù)進行具體的建模分析,根據(jù)系統(tǒng)實際測量的景點和資源點作為案例分析基礎來驗證算法模型的有效性和可行性。3.2需求景區(qū)時空負荷、資源點分流能力及測度根據(jù)九寨溝歷年游客的統(tǒng)計數(shù)據(jù),參考馮剛(2011)統(tǒng)計的旅客在各景點的逗留時間,結合各景點的容量確定時空負荷率。圖3顯示了九寨溝景點之間的距離,以乘車時間表征,表1列出了9個景點的容量和游客平均逗留時間。根據(jù)實地調查,溝口到各景點之間由于路途遙遠只能靠觀光車運輸,以2013年7月九寨溝游客溝口真實數(shù)據(jù)、系統(tǒng)預測數(shù)據(jù)、調度資源現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為基礎,選取某一高峰日期,根據(jù)歷史調度經(jīng)驗和系統(tǒng)預測,確定游客分流需求大的火花海、諾日朗服務中心、原始森林、鏡海、長海5個景點為需求景點,游客分流調度資源點為實際在景區(qū)中移動的觀光車,備選的游客調度資源為棧道。根據(jù)實際視頻監(jiān)控、時空分流系統(tǒng)、GIS數(shù)據(jù)產(chǎn)生需求景點和資源點,計算出景點時空負荷、資源點分流能力。統(tǒng)一計算后,需求景點和資源點的基本情況和時間距離如表2、表3所示。假定景點和資源點間最多有兩種引力測度值大小一樣,引力模型中的引力常數(shù)為1,調度阻力主要為資源點和需求景點之間的實際運行距離,而非歐式距離。在旅游高峰期,由于分流調度資源供不應求,游客滿意度為0,本文將游客滿意度與景區(qū)經(jīng)濟效益平等對待,在模型實際分析后選取滿意度懲罰項系數(shù)為-40,滿意度函數(shù)時間價值主要為資源與景點間的實際運行與資源到達景點的速率比。3.3傳統(tǒng)景區(qū)游客分流調度方案將需求景點和分流資源點的基礎信息輸入游客引力分流調度模型中,通過算法計算得出分流調度的組合(見表4)。同時,通過引力模型分流的調度方案是將景點時空負荷大且與分流資源點時空距離小的景點優(yōu)先進行分流調度,從景區(qū)整體宏觀上均衡所有景點時空負荷率。對比而言,傳統(tǒng)景區(qū)游客分流是在景點游客高峰形成后進行的緊急調度,目前景區(qū)分流調度僅依靠資源點與需求景點的距離這一指標進行調度,具體分流調度方案如表5所示。單獨以距離為依據(jù)的分流調度方案里將資源點3的資源分配給鏡海。其余兩個景點在下一時刻瞬時分流方案中使用備用調度資源,如棧道、公路等。引力分流和傳統(tǒng)分流方案的平均時空負荷率分別為13.49、1