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A spatial knowledge-driven decision support framework for multi-objective bus corridor design: a simulation-optimization approach
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.132957.png)
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摘要
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快速城市化已使公交走廊规划转变为一个复杂的网络规模决策问题，需要平衡公共交通效率、土地利用异质性、投资可行性和拥堵再分配。然而，现有方法常受限于静态评估和对土地利用条件的弱表征。为解决这些局限性，本研究开发了一种基于空间知识驱动的模拟-优化框架，用于多目标公交走廊设计。该框架的核心是基于兴趣点数据导出的走廊发展潜力指数，用于量化链路级别的服务密度、功能多样性和可达性。这种空间知识与出行效率和建设成本整合到多目标走廊优化模型中，并受明确的物理连续性和可行性约束支配。为确保行为真实性，优化过程通过迭代耦合交通分配均衡，使走廊配置能根据网络性能反馈进行演变。重庆都市网络的应用表明，该框架能产生空间连贯且运营可行的方案。情景分析揭示了一种政策依赖的空间逻辑：成本导向型配置倾向于在城市核心区进行增量升级；发展导向型策略有助于向新兴增长极扩张；效率导向型设计则强化连续的干道骨干。总体而言，这些发现突显了该框架的计算效率及其作为大规模城市基础设施规划战略决策支持工具的实用价值。
Keyword:
Simulation-optimization
Bus corridor design
Multi-objective optimization
Point-of-Interest data
Decision support framework
