城市封閉小區(qū)開(kāi)放決策優(yōu)化模型

王艷 陳群

摘要：對(duì)于較大的封閉小區(qū)，有必要打開(kāi)現(xiàn)有出入口或增加一些出入口，允許外部車輛或行人穿行，以暢通城市交通微循環(huán)，緩解交通擁堵以及行人與機(jī)動(dòng)車的相互干擾?？紤]地塊具體情況及交通需求分布，上層模型以總的出行時(shí)間最小及小區(qū)開(kāi)放建設(shè)成本最小化為目標(biāo)，以現(xiàn)有出入口和備選出入口是否對(duì)外部車輛或行人開(kāi)放作為決策變量；步行和小汽車出行方式選擇及路徑選擇聯(lián)合用戶均衡模型作為下層模型，建立了封閉小區(qū)開(kāi)放決策優(yōu)化的雙層規(guī)劃模型。上層采用遺傳算法，下層采用Frank-Wolfe算法，提出了該雙層規(guī)劃模型的求解算法。通過(guò)一個(gè)實(shí)例對(duì)模型與算法進(jìn)行了驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)交通微循環(huán)設(shè)置并進(jìn)行方案優(yōu)化后總的時(shí)間花費(fèi)減少了約26%， 從而證明本文提出的模型和算法是有實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值的，能夠有效降低交通擁堵，提高交通通行的效率。

關(guān)鍵詞：城市交通；封閉小區(qū)；交通微循環(huán)；雙層規(guī)劃；用戶均衡；遺傳算法

中圖分類號(hào)：U491；U121?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A?? 文章編號(hào)：1002-4026（2023）06-0096-09

Model for the decision optimization of opening urban enclosed communities

WANG Yan1， CHEN Qun2

（1. School of Public Administration and Human Geography， Hunan University of Technology and Business， Changsha 410205，China;

（2. School of Traffic and Transportation Engineering， Central South University， Changsha， 410075， China）

Abstract∶For larger enclosed communities， it is necessary to open the existing entrances or add some entrances to allow external vehicles or pedestrians to pass through for smooth urban traffic microcirculation and alleviating traffic congestion and the mutual interference between pedestrians and motor vehicles. Considering the actual situation of a community and the traffic distribution， with the goal of minimizing the total travel time and the cost of construction to open the community as the upper level model， the existing and alternative entrances are open to external vehicles or pedestrians as decision variables， and the combined （walking and car travel） mode choice and route choice with user equilibrium model as the lower level model， a bi-level programming model of decision-making optimization for opening closed communities was established. The genetic algorithm is applied for the upper level model and Frank-Wolfe algorithm is applied for the lower level model， and a solution algorithm of the bi-level programming model was proposed. Finally， the model and algorithm were verified by a sample， discovering the setting of traffic micro circulation and optimizing the plan， the total time spent has been reduced by about 26%. This proves that the model and algorithm proposed in this article have practical engineering application value， and can effectively reduce traffic congestion and improve traffic efficiency.

Key words∶urban transport; enclosed communities; traffic microcirculation; bi-level programming; user equilibrium; genetic algorithm

中國(guó)很多城市中建有大量的封閉小區(qū)，其只對(duì)本小區(qū)居民和車輛開(kāi)放，包括居住小區(qū)、大學(xué)校園、政府大院、公司企業(yè)等。它們所在的地方通常采用圍墻或柵欄將小區(qū)包圍起來(lái)，只留少數(shù)幾個(gè)門供行人或車輛進(jìn)出。這樣做當(dāng)然增強(qiáng)了小區(qū)內(nèi)人員的安全感，減少了偷盜事件，小區(qū)內(nèi)也不受外界環(huán)境和交通的影響。但這樣封閉的小區(qū)，特別是一些面積很大的封閉小區(qū)，會(huì)造成車輛和行人的繞行，增加了出行距離，加劇了交通擁堵。2016年2月，《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)城市規(guī)劃建設(shè)管理工作的若干意見(jiàn)》［1］印發(fā)，其中提出中國(guó)城市原則上將不再建設(shè)封閉住宅小區(qū)，新建住宅要推廣街區(qū)制。然而，小區(qū)完全開(kāi)放將降低小區(qū)居住品質(zhì)，不可避免地帶來(lái)噪聲和空氣污染，并且增加了小區(qū)內(nèi)居民的風(fēng)險(xiǎn)。因此，提倡適度尺度的小區(qū)封閉以平衡交通和居住品質(zhì)的需要［2］。筆者在此前的一項(xiàng)研究中對(duì)比了英國(guó)利茲和中國(guó)長(zhǎng)沙的居住布局和交通特征，認(rèn)為中國(guó)城市更適合小尺度的封閉小區(qū)；對(duì)于現(xiàn)狀規(guī)模較大的小區(qū)，可將其劃分成多個(gè)規(guī)模較小的小區(qū)，在這些小區(qū)之間可通行外部車輛和行人；對(duì)于劃分較小的小區(qū)，也可做成半開(kāi)放式的，即允許外部行人穿越而不允許外部車輛穿越［3］。

目前對(duì)封閉小區(qū)開(kāi)放問(wèn)題的研究很少，大部分研究聚焦在封閉小區(qū)的形成機(jī)制問(wèn)題，如小區(qū)封閉是因?yàn)槿藗兿Ｍ孢m而安全地居住在小區(qū)內(nèi)，避免外部環(huán)境的污染和車輛干擾［4-5］，并且封閉小區(qū)偷盜現(xiàn)象比開(kāi)放小區(qū)更少［6］。此外，從社會(huì)層面角度來(lái)看，封閉小區(qū)可能會(huì)加劇社會(huì)階層的隔離［7］。因?yàn)樾^(qū)內(nèi)外聯(lián)系和交流少，社區(qū)內(nèi)部的公共設(shè)施也不能被外部公眾所用［8］。僅有少量學(xué)者研究了封閉小區(qū)開(kāi)放后對(duì)交通的影響。如Sun等［9］通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，若封閉小區(qū)對(duì)行人開(kāi)放，行人到地鐵站點(diǎn)的步行距離會(huì)變短，就會(huì)有更多的人來(lái)選擇地鐵出行；而如果行人由于封閉小區(qū)阻礙導(dǎo)致步行距離繞行過(guò)長(zhǎng)，則很多會(huì)放棄地鐵出行。Dong等［10］分析了小區(qū)開(kāi)放后交通流的動(dòng)態(tài)演化。Dong等［11］通過(guò)調(diào)查，得出社區(qū)休閑設(shè)施、公共空間和街道設(shè)施是影響封閉小區(qū)步行環(huán)境的重要因素，而人行道質(zhì)量、社區(qū)安全和休閑設(shè)施是影響開(kāi)放社區(qū)步行環(huán)境的主要因素。

然而，現(xiàn)有研究還未有從理論上構(gòu)建封閉小區(qū)開(kāi)放的決策優(yōu)化模型，即從某地塊實(shí)際情況出發(fā)，從交通需求的角度論證地塊內(nèi)各小區(qū)開(kāi)放的必要性，哪些地方對(duì)車輛開(kāi)放及其開(kāi)放路線，哪些地方對(duì)行人開(kāi)放及其開(kāi)放路線等。封閉小區(qū)開(kāi)放既要考慮交通需求，也要考慮開(kāi)放成本以及對(duì)封閉小區(qū)內(nèi)生活安全與舒適度的影響。因此，本文將建立綜合決策優(yōu)化模型，并通過(guò)一個(gè)實(shí)例論證本文模型與方法的有效性。

1 模型

1.1 問(wèn)題分析

圖1為一個(gè)簡(jiǎn)單的示例交通網(wǎng)絡(luò)和小區(qū)圖。數(shù)字1～8為交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ為3個(gè)封閉小區(qū)，A、B、C、D、E、F為3個(gè)小區(qū)現(xiàn)有的出入口，供本小區(qū)的車輛和行人通行?，F(xiàn)在，要針對(duì)實(shí)際的節(jié)點(diǎn)1～8及封閉小區(qū)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ兩兩之間的交通需求，對(duì)A、B、C、D、E、F這6個(gè)出入口是否對(duì)外部交通開(kāi)放進(jìn)行決策，具體指僅對(duì)外部行人開(kāi)放還是對(duì)外部車輛和行人同時(shí)開(kāi)放。根據(jù)實(shí)際需要，還可選擇a、b、c、d、e、f這6個(gè)地點(diǎn)作為備選的開(kāi)放地點(diǎn)，這些備選的開(kāi)放地點(diǎn)是僅對(duì)外部行人開(kāi)放還是對(duì)外部車輛和行人同時(shí)開(kāi)放，也是需要進(jìn)行決策判斷的。從圖1中很明顯的可以看到，如果增加出入口b，那么封閉小區(qū)Ⅰ和Ⅱ之間的交通往來(lái)就變的非常便捷，減少了繞行；同理，增加出入口d可便捷小區(qū)Ⅱ和Ⅲ之間的聯(lián)系。而如果在交通流量較大的時(shí)候，如早高峰，黃色線條表示的干道比較擁堵，車輛可通過(guò)穿行小區(qū)分流交通量，而且可減少繞行。

1.2 前提與假設(shè)

（1）假設(shè)只討論步行和小汽車兩種方式的交通需求分布，步行距離越短步行分擔(dān)出行的比例就越高。

（2）步行出行時(shí)間不受路段步行通行能力的影響，即步行速度假定為一個(gè)固定值，為人們平時(shí)一般步行時(shí)的步速。

（3）如果小區(qū)某個(gè)出入口對(duì)外部車輛開(kāi)放，則必定會(huì)對(duì)外部行人開(kāi)放；反之，對(duì)外部行人開(kāi)放，不一定對(duì)外部車輛開(kāi)放。

1.3 變量和符號(hào)

變量和符號(hào)含義見(jiàn)表1。

1.4 雙層規(guī)劃模型建立

雙層規(guī)劃上層問(wèn)題代表管理者的決策行為（即現(xiàn)有出入口、備選開(kāi)口是否對(duì)外部車輛或行人開(kāi)放），下層問(wèn)題代表用戶考慮了上層決策者的決策后的出行行為（即車輛和行人的出行路線）。

1.4.1 上層模型

上層模型的決策變量為Gk、Hl，要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是所有人員出行（包括利用小汽車出行和步行）總時(shí)間最小、備選開(kāi)口確定開(kāi)放的建設(shè)費(fèi)用最小，如式（1）：

min Z=η·Tv+Qv·τ+Tp+∑kUk，（1）

其中，Tv為總的車輛通行時(shí)間；Qv·τ為小汽車停車所需的總的時(shí)間；Tp為總的步行時(shí)間，Tv+Qv·τ+Tp為總的車行時(shí)間、步行時(shí)間和停車花費(fèi)時(shí)間，通過(guò)時(shí)間價(jià)值系數(shù)η轉(zhuǎn)化為費(fèi)用。Uk由式（2）決定：

Uk=μk ifGk=2μpk ifGk=10 ifGk=0，（2）

小區(qū)第k個(gè)備選開(kāi)口如果對(duì)外部車輛（同時(shí)也對(duì)外部行人）打開(kāi)（即Gk=2），則所需建設(shè)費(fèi)用為μk；如果僅對(duì)外部行人打開(kāi)（即Gk=1），則所需建設(shè)費(fèi)用為μpk；如果不打開(kāi)，則建設(shè)費(fèi)用為0。

Qv、Tv、Tp分別由式（3）、（4）、（5）得到：

Qv=∑i，jqvij，（3）

Tv=∑axva·tva，（4）

Tp=∑i，jqpij·tpij，（5）

xva

式（6）為車流量約束，即每條路段上的車流量必須小于車輛通行能力。這里xva、qpij都可以通過(guò)求解下層模型得到。

1.4.2 下層模型

下層模型為在上層決策方案（即現(xiàn)有各出入口、備選開(kāi)口是否對(duì)外部車輛或行人開(kāi)放）下，車輛和行人在交通網(wǎng)絡(luò)上的出行路線選擇。

對(duì)于任意i到j(luò)之間的出行，選擇小汽車出行和選擇步行出行按照如式（7）、（8）選擇概率公式。

qvij=qij11+exp ［θ（tvij-tpij）］，（7）

qpij=qij-qvij，（8）

式（7）中θ為待定參數(shù)，可從調(diào)查數(shù)據(jù)經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析得到。

可利用交通分配與方式劃分結(jié)合的用戶均衡（UE）分配模型［12］進(jìn)行下層的交通分配。

min Yxv，qp=∑a∫xva0tvawdw+∑i，j∫qpij0［1θln wqij-w+tpij］dw，（9）

s. t.∑rfijr+qpij=qij，i，j，（10）

fijr≥0，i，j，r，（11）

0

其中，xva=∑i，j∑rfijr·δija，ra，（13）

式（10）為守恒約束；式（11）為非負(fù)約束；式（13）為路徑—路段關(guān)聯(lián)式。

2 求解算法

2.1 下層模型求解算法

下層模型是一個(gè)交通分配與方式劃分結(jié)合的用戶均衡（UE）分配模型，可采用Frank-Wolfe進(jìn)行求解。當(dāng)上層模型的決策變量Gk、Hl給定值后，步行網(wǎng)絡(luò)即給定，根據(jù)假設(shè)2，步行網(wǎng)絡(luò)上任意兩點(diǎn)ij間的最短路徑（及最短路時(shí)間tpij）即已知（可通過(guò)最短路算法很容易得到）。下層模型的求解步驟如下：

步驟1 初始化。令小汽車行駛網(wǎng)絡(luò)（包括城市道路及對(duì)外部車輛開(kāi)放的小區(qū)內(nèi)道路）為空，根據(jù)阻抗函數(shù)計(jì)算tva0，a， 計(jì)算各起終點(diǎn)對(duì)ij間的最小阻抗tvij；再用最小阻抗值根據(jù)式（7）、（8）求出步行交通流量qpij和小汽車流量qvij；將qvij在小汽車行駛網(wǎng)絡(luò)上根據(jù)tv，0a=tva0，a}實(shí)行一次全有全無(wú)分配，得到各路段的車流量，{xv，la，a}；令 n=1。

步驟2 更新各路段的阻抗：tv，na=tvaxv，na，a。

步驟3 尋找下一步迭代方向。按照{(diào)tv，na，a}用全有全無(wú)分配方法將{qv，nij， i， j}分配到小汽車行駛網(wǎng)絡(luò)上去，得到一組附加的流量{hv，na， a}；根據(jù){tv，na， a}，求小汽車行駛網(wǎng)絡(luò)中小汽車交通的新的最小阻抗{tv，nij， i， j}；再用最小阻抗值根據(jù)式（7）、（8）求出步行附加交通流量{ep，niji，j}。

步驟4 確定迭代步長(zhǎng)。用二分法求滿足下式的λ

∑ahv，na-xv，na·tvaxv，na+λhv，na-xv，na+∑i，j（ep，nij-qp，nij）·Cijqp，nij+λep，nij-qp，nij=0，（14）

式（14）中，

Cijqpij=1θln qpijqij+qpij+tpij，i，j。（15）

步驟5 確定新的迭代起點(diǎn)：xv，n+1a=xv，na+λ（hv，na-xv，na），qp，n+1ij=qp，ni，j+λ（ep，ni，j-qp，ni，j）。

步驟6 收斂性檢驗(yàn)。如果

∑a（xv，n+1a-xv，na）2∑axv，na+ ∑i，jqp，n+1ij-qp，ni，j）2∑i，jqp，ni，j<ε， （ε是預(yù)先確定的小正數(shù)），

則停止計(jì)算；否則，令n=n+1，返回第2步。算法結(jié)束。

2.2 雙層模型求解算法

雙層規(guī)劃問(wèn)題是NP完全問(wèn)題，只能采用近似求解算法。目前遺傳算法作為一種具有全局搜索能力的啟發(fā)式算法，在各種優(yōu)化領(lǐng)域都被廣泛應(yīng)用，特別適合求解復(fù)雜的非凸優(yōu)化問(wèn)題。本文中，Gk、Hl為決策變量，取值為0、1和2，可與遺傳算法的離散編碼相對(duì)應(yīng)，因此，本文擬采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。遺傳算法流程圖見(jiàn)圖2，求解步驟如下：

步驟1 初始化。確定遺傳算法的交叉概率pc，變異概率pm，種群個(gè)體數(shù)N，最大進(jìn)化代數(shù)gm。

步驟2 根據(jù)上層模型的優(yōu)化目標(biāo)確定適應(yīng)度函數(shù)形式，隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，置g=1。

步驟3 將每個(gè)染色體個(gè)體表示的Gk、Hl值代入下層模型求解。利用2.1節(jié)所述算法計(jì)算每條路段上的車流量，然后返回上層模型計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度及約束滿足情況。如果g=gm，滿足約束條件的適應(yīng)度排名最大的染色體即為問(wèn)題的最優(yōu)解，否則轉(zhuǎn)步驟4。

步驟4 采用基于排名的輪盤式選擇算子及精英模型復(fù)制選擇下一代種群。

步驟5 根據(jù)交叉概率pc，執(zhí)行多點(diǎn)交叉操作。

步驟6 變異。對(duì)每個(gè)染色體個(gè)體中的每個(gè)變量，根據(jù)變異概率pm隨機(jī)產(chǎn)生值0、1或2替代該變量當(dāng)前值。令g=g+1，得到新種群，轉(zhuǎn)步驟3。

3 實(shí)例分析

如圖3所示的長(zhǎng)沙市某區(qū)域小區(qū)和交通網(wǎng)絡(luò)圖。以圍墻封閉了4個(gè)小區(qū)，其中下面兩個(gè)小區(qū)通過(guò)內(nèi)部道路（14-18）高架相連。小區(qū)內(nèi)現(xiàn)有車行道主要供區(qū)內(nèi)車輛進(jìn)出使用。圖3中各條路段上標(biāo)示數(shù)字為路段長(zhǎng)度。27-30、27-49、33-49為城市干道，單方向通行能力為1 500 輛/h，背景交通量約1 000 輛/h；30-33、23-43、20-23、20-21、21-25、3-21為次干道，單方向通行能力為1 000輛/h，背景交通量約300 輛/h；其他為支路，單方向通行能力為500 輛/h，背景交通量約100 輛/h；小區(qū)內(nèi)車行道路單方向通行能力為500 輛/h，背景交通量約50 輛/h，假設(shè)步行速度為1.0 m/s。已知早高峰期間交通需求見(jiàn)OSID科學(xué)數(shù)據(jù)與內(nèi)容附表2，η=5，θ=0.001?，F(xiàn)需要對(duì)一些現(xiàn)有出入口和備選出入口進(jìn)行決策優(yōu)化，使得部分出入口可供外部車輛穿行以減輕城市道路壓力并避免自身繞行；并使得部分出入口對(duì)外部行人開(kāi)放，從而可使得行人和車輛分離，以減少城市道路上的機(jī)非混行所造成的擁堵和通行效率低下。

各小區(qū)現(xiàn)在的情形是各出入口都是對(duì)外部行人開(kāi)放的，因此只需討論其是否對(duì)外部車輛開(kāi)放。根據(jù)這個(gè)情況，對(duì)小區(qū)內(nèi)道路14-26，設(shè)置決策變量y（1），如果y（1）=1，則該路段對(duì)于外部車輛通行是連通的，即該處小區(qū)出入口對(duì)外部車輛是允許通行的；如果y（1）=0，則該路段對(duì)于外部車輛通行是不連通的，即該處小區(qū)出入口對(duì)外部車輛是禁止穿行的。同理，對(duì)于小區(qū)內(nèi)道路18-52、19-24、19-40、29-55、34-56分別設(shè)置決策變量y（2）、y（3）、y（4）、y（5）、y（6）。

根據(jù)實(shí)際情況，有兩處小區(qū)內(nèi)已有步行道也可選擇開(kāi)放作為備選車行道。對(duì)于現(xiàn)有步行道18-41，設(shè)置決策變量y（7），如果y（7）=1，則該步行道也可對(duì)外部車輛開(kāi)放（即該處行人出入口可對(duì)外部車輛開(kāi)放）；否則y（7）=0。同理，對(duì)于現(xiàn)有步行道35-56設(shè)置決策變量y（8）。

根據(jù)實(shí)際情況，對(duì)于小區(qū)內(nèi)備選道路44-14，設(shè)置決策變量y（9），如果y（9）=1，則擬建車行道，在此處對(duì)外部車輛開(kāi)放（同時(shí)對(duì)外部行人也是開(kāi)放的）；否則y（9）=0。同理，對(duì)備選道路39-18，設(shè)置決策變量y（10）。建設(shè)一個(gè)車行出入口的費(fèi)用約為10 萬(wàn)元。

對(duì)于55-31、31-6、8-7、38-7、18-12、40-14、45-14、17-16、18-17，根據(jù)實(shí)際情況僅作為備選步行道，分別設(shè)置決策變量y（11）、y（12）、y（13）、y（14）、y（15）、y（16）、y（17）、y（18）、y（19）。如果決策變量為1，則此處對(duì)外部行人開(kāi)放，否則決策變量取值為0。建設(shè)一個(gè)步行出入口的費(fèi)用約為2 萬(wàn)元。

出行者可根據(jù)實(shí)際情況選擇小汽車出行和步行出行，如果選擇小汽車出行的話，不僅考慮出行時(shí)間還考慮在終端的停車時(shí)間，假設(shè)停車時(shí)間需要5 min。

因此，從上面的分析可見(jiàn)，本例根據(jù)實(shí)際情況決策變量取值僅為0、1，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了計(jì)算求解。

車輛行駛路段阻抗函數(shù)采用公路局（Bureau of Public Roads，BRP）阻抗函數(shù)［12］，即tvaxva=tva，0（1+α（（xva+xva）/cva）β），其中tva，0為路段自由流行駛時(shí)間，xva為路段上的背景車流量，α=0.15，β=0.4。對(duì)城市干道車輛自由行駛速度為10.0 m/s，對(duì)次干道車輛自由行駛速度為8.0 m/s，對(duì)支路和小區(qū)道路車輛自由行駛速度為5.0 m/s，因此，已知各路段長(zhǎng)度之后tva，0很容易能得到。

建立雙層規(guī)劃模型進(jìn)行求解，運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行求解，染色體長(zhǎng)度19，種群數(shù)100，交叉概率0.9，變異概率0.1。遺傳算法的迭代過(guò)程計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖4。結(jié)果如下：y（1）=1， y（2）=1， y（3）=1， y（5）=1， y（6）=1， y（7）=1， y（12）=1， y（13）=1， y（15）=1， y（18）=1， y（19）=1， y（4）=0， y（8）=0， y（9）=0， y（10）=0， y（11）=0， y（14）=0， y（16）=0， y（17）=0。路段上流量均滿足通行能力約束。優(yōu)化后所表達(dá)的網(wǎng)絡(luò)圖如圖5?？偟脑靸r(jià)花費(fèi)10 萬(wàn)元，總的時(shí)間花費(fèi)為3 311 117 s。不設(shè)計(jì)交通微循環(huán)時(shí)總的時(shí)間花費(fèi)為4 476 624 s。因此，設(shè)計(jì)交通微循環(huán)并進(jìn)行合理方案優(yōu)化后總的時(shí)間花費(fèi)減少了約26%。

交通需求點(diǎn)之間選擇小汽車出行和選擇步行出行的交通分布分別見(jiàn)OSID科學(xué)數(shù)據(jù)與內(nèi)容附表3、4。例如，區(qū)域1至區(qū)域6共有247個(gè)交通需求，其中選擇小汽車出行的有174人，選擇步行的有73人，所經(jīng)過(guò)的步行道是5-45和5-55，這兩條步行道是現(xiàn)在已有的。大多是在區(qū)域1居住而在區(qū)域6上班的人，對(duì)此類人群進(jìn)行了部分抽樣，選擇小汽車出行的占比和選擇步行出行的占比分別為2/3、1/3，計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況較為符合。區(qū)域5至區(qū)域2有步行交通量31人而沒(méi)有人選擇小汽車交通，這是因?yàn)閰^(qū)域5至區(qū)域2距離很近，很多住在區(qū)域5的人只要經(jīng)過(guò)一個(gè)地鐵通道即可到達(dá)區(qū)域2的商場(chǎng)，也與實(shí)際情況是相符的。區(qū)域5至區(qū)域6有步行交通量576人而沒(méi)有人選擇小汽車交通，這是因?yàn)樵摼幼⌒^(qū)位于該小區(qū)內(nèi)，居民步行上下班即可，也與實(shí)際情況相符。因此，模型還是能比較好的符合實(shí)際情形的，從而推測(cè)所得到的優(yōu)化方案是較為合理的。

4 結(jié)論

（1）本文對(duì)城市封閉小區(qū)開(kāi)放決策優(yōu)化的問(wèn)題進(jìn)行了分析。封閉小區(qū)適度開(kāi)放有利于車流的微循環(huán)，減少車流和行人的繞行，減少車流擁堵和行人機(jī)動(dòng)車的相互干擾。

（2）從有利于減少出行時(shí)間目標(biāo)出發(fā)并考慮小區(qū)開(kāi)放建設(shè)成本，以現(xiàn)有出入口和備選出入口是否對(duì)外部車輛或行人開(kāi)放作為決策變量，步行和小汽車出行方式選擇及路徑選擇聯(lián)合用戶均衡模型作為下層模型，建立了封閉小區(qū)開(kāi)放決策優(yōu)化的雙層規(guī)劃模型。

（3）以一個(gè)實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證，交通微循環(huán)設(shè)置并進(jìn)行方案優(yōu)化后總的時(shí)間花費(fèi)減少了約26%， 從而證明本文提出的模型和算法是有實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值的。

參考文獻(xiàn)：

［1］中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)城市規(guī)劃建設(shè)管理工作的若干意見(jiàn)［EB/OL］. ［2022-12-20］. https：//www.gov.cn/gongbao/content/2016/content_5051277.htm.

［2］MORONI S. Towards a general theory of contractual communities： Neither necessarily gated， nor a form of privatization［M］// ANDERSSON D E， MORONI S. Cities and Private Planning. Northampton：Edward Elgar Publishing， 2014. DOI： 10.4337/9781783475063.00010.

［3］WANG Y， PENG Z Y， CHEN Q. The choice of residential layout in urban China： a comparison of transportation and land use in Changsha （China） and Leeds （UK）［J］. Habitat International， 2018，75： 50-58. DOI： 10.1016/j.habitatint.2018.04.005.

［4］HEDAYATI-MARZBALI M， TILAKI M J M， ABDULLAH A. Assessing the effect ofneighbourhood structure on residents′ perceptions of safety in gated communities： a case study of Iran［J］. Safer Communities， 2017， 16： 3-19. DOI： 10.1108/SC-09-2016-0019.

［5］LIAO K H， WEHRHAHN R， BREITUNG W. Urban planners and the production of gated communities in China： a structure-agency approach［J］. Urban Studies， 2019， 56（13）： 2635-2653. DOI： 10.1177/0042098018801138.

［6］ADDINGTON L A， RENNISON C M. Keeping the barbarians outside the gate？ comparing burglary victimization in gated and non-gated communities［J］. Justice Quarterly， 2015， 32（1）： 168-192. DOI： 10.1080/07418825.2012.760644.

［7］BORSDORF A， HILDALGO R， VIDAL-KOPPMANNS. Social segregation and gated communities in Santiago de Chile and Buenos Aires： a comparison［J］. Habitat International， 2016， 54： 18-27. DOI： 10.1016/j.habitatint.2015.11.033.

［8］SOJA E W.Postmetropolis： critical studies of cities and regions［M］. Oxford： Blackwell Publishers， 2000.

［9］SUN G B， WALLACE D， WEBSTER C. Unravelling the impact of street network structure and gated community layout in development-oriented transit design［J］. Land Use Policy， 2020， 90： 104328. DOI： 10.1016/j.landusepol.2019.104328.

［10］DONG L， RINOSHIKA A， TANG Z X. Dynamic evaluation on the traffic state of an urban gated community by opening the micro-inter-road network［J］. Technologies， 2018， 6（3）： 71. DOI： 10.3390/technologies6030071.

［11］DONG W， CAO X Y， WU X Y， et al. Examining pedestrian satisfaction in gated and open communities： an integration of gradient boosting decision trees and impact-asymmetry analysis［J］. Landscape and Urban Planning， 2019， 185： 246-257. DOI： 10.1016/j.landurbplan.2019.02.012.

［12］王煒， 王建， 華雪東， 等. 基于網(wǎng)絡(luò)交通分配方法族譜的交通分配一體化技術(shù)與工程應(yīng)用［J］. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息， 2021， 21（5）： 30-39. DOI： 10.16097/j.cnki.1009-6744.2021.05.004.