， ,

(西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，四川 成都 610031)

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外鐵路發(fā)展歷程早，經(jīng)驗(yàn)豐富。在客流組織方面,通過仿真分析研究車站內(nèi)旅客流線，分析其行為的影響因素及所遇到的瓶頸，并且通過減小這些影響因素來提高旅客的流線時(shí)間，提高車站設(shè)備的利用率[1-2]。并且，國(guó)外在城市交通仿真、行人仿真和列車運(yùn)行仿真方面已經(jīng)有比較成熟仿真軟件。英國(guó)的Legion公司開發(fā)了先進(jìn)的人流仿真軟件Legion，在行人仿真和分析過程中收到非常好的效果，是目前比較成熟的軟件[3]。

我國(guó)關(guān)于這方面的研究始于21世紀(jì)初，但到目前為止還沒有開發(fā)出類似國(guó)外的成熟技術(shù)。我國(guó)關(guān)于旅客流線設(shè)計(jì)和優(yōu)化方面的研究較少，大多只是在論文中涉及到。目前所取得的成就主要始于中國(guó)鐵道科學(xué)研究院建立的大型鐵路客運(yùn)站客流組織仿真技術(shù)來優(yōu)化車站改造和設(shè)計(jì)中的旅客流線、設(shè)備配置方案[4]。總而言之，國(guó)內(nèi)的仿真技術(shù)及其設(shè)備與國(guó)外的相比較存在一定的差距，存在著許多不足。為了適應(yīng)日益增長(zhǎng)的旅客集疏運(yùn)工作，因此要對(duì)其運(yùn)營(yíng)管理及旅客服務(wù)輔助決策支持系統(tǒng)進(jìn)行深化研究。

2 模型介紹

對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究，首先要建立系統(tǒng)的模型，首先通過實(shí)體流圖法建立旅客進(jìn)站系統(tǒng)的工作流圖和實(shí)體之間的邏輯關(guān)系，如圖1所示。其次對(duì)客運(yùn)站旅客集散特點(diǎn)進(jìn)行分析，使用SIMIO模型對(duì)大型客運(yùn)站進(jìn)行仿真，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.1 建立概念模型

圖1 旅客進(jìn)站微觀仿真概念模型

圖1中α1代表進(jìn)站旅客持票的比例,α2代表直接進(jìn)站的比例,α3代表拿行李的比例,α4代表旅客是否問訊的比例,α5代表在普通區(qū)的比例

2.2 基于SIMIO仿真軟件的鐵路客運(yùn)站模型

SIMIO仿真軟件是由Dannis Pegden博士創(chuàng)建的仿真建?？蚣埽Ｐ偷闹黧w由主體源(source)、轉(zhuǎn)換結(jié)點(diǎn)(transfer node)、路徑(path)、時(shí)間路徑(time path)、處理(server)、結(jié)束(sink)組成[5]?！霸础睘榈竭_(dá)列車，“轉(zhuǎn)換結(jié)點(diǎn)”為旅客進(jìn)行路徑選擇的點(diǎn)，“路徑”是旅客行走的路線，“時(shí)間路徑”來表示旅客從上一結(jié)點(diǎn)到下一結(jié)點(diǎn)的時(shí)間，“處理”表示處理時(shí)間，“結(jié)束”代表離開。以大連站為例，建立仿真模型，如圖2。

圖2 大連站進(jìn)站仿真模型

3 實(shí)例研究

3.1 旅客到達(dá)率分析

鐵路旅客客運(yùn)站旅客集散過程復(fù)雜，其中對(duì)旅客到達(dá)率的分析是對(duì)旅客集散進(jìn)行微觀仿真的重要組成部分。對(duì)大連客運(yùn)站每天旅客平均到達(dá)情況分析發(fā)現(xiàn)，旅客每天到達(dá)主要集中在上午十點(diǎn)、下午兩點(diǎn)和晚上八點(diǎn)3個(gè)時(shí)間段內(nèi)。在這段時(shí)間內(nèi)車站出入人流大且地點(diǎn)相對(duì)集中，很大程度上考驗(yàn)了車站設(shè)備的運(yùn)行能力和車站的管理能力。

3.2 購(gòu)票及安檢分析

通過分析數(shù)據(jù)結(jié)果可知，旅客購(gòu)票時(shí)間符合三角分布，其中最小時(shí)間為11 s，最大時(shí)間為73 s，而最有可能值為18.8 s。由于大連站有南北兩個(gè)購(gòu)票窗口，通過調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，在南購(gòu)票廳平均停留時(shí)間為11 min，北面由于人數(shù)較少，平均在站內(nèi)停留時(shí)間為5 min，結(jié)果如圖3所示。而在安檢過程中最短時(shí)間為0.04 min，最長(zhǎng)時(shí)間為0.131 min，最可能值為0.062 8 min，行李從放入安檢機(jī)到拿出走行時(shí)間為13 s，并且通過研究發(fā)現(xiàn)，100人次中，有78人帶行李包裹，安檢比例78%，如圖4所示。

圖3 基于ARENA的購(gòu)票時(shí)間隨機(jī)分布分析 圖4 基于ARENA的安檢時(shí)間隨機(jī)分布分析

3.3 大連站流線影響因素評(píng)價(jià)分析

針對(duì)大連站的旅客流線情況，為了對(duì)目前鐵路客運(yùn)站運(yùn)營(yíng)管理提供決策分析，設(shè)計(jì)包括進(jìn)站和出站兩大類三小類實(shí)驗(yàn)方案，同時(shí)在每類實(shí)驗(yàn)方案中又設(shè)計(jì)多個(gè)情景來驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)方案。

實(shí)驗(yàn)方案1：研究進(jìn)站人數(shù)變化系數(shù)α對(duì)系統(tǒng)的影響。①依據(jù)基本參數(shù)和變量設(shè)置，分析安檢仿真系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)果，檢驗(yàn)和驗(yàn)證模型的精度和可信度。②當(dāng)α=0.6，α=0.8時(shí)，對(duì)大連站南一樓安檢口、南二樓安檢口和北一樓安檢口系統(tǒng)的影響。③當(dāng)α=1.5時(shí)，對(duì)大連站南一樓安檢口、南二樓安檢口和北一樓安檢口系統(tǒng)的影響。④當(dāng)α=3時(shí)，對(duì)大連站南一樓安檢口、南二樓安檢口和北一樓安檢口系統(tǒng)的影響。

實(shí)驗(yàn)方案2： 研究出站人數(shù)變化系數(shù)α，此方案目的是為了研究到站人數(shù)的變化對(duì)南北出站口的影響。

實(shí)驗(yàn)方案3：研究南北出站比例α，此方案的目的是為了研究到站旅客南北出站路線選擇的比例對(duì)出站口的影響。

3.3.1 實(shí)驗(yàn)方案1仿真結(jié)果分析

(1)結(jié)果如表1所示，大連站南一樓安檢口排隊(duì)人數(shù)95%置信區(qū)間為[1.518 7,2.306 7]人，平均人數(shù)為1.912 7；南二樓安檢口排隊(duì)人數(shù)95%置信區(qū)間為[0.060 8,0.067 3]人，平均人數(shù)為0.064 1；北一樓安檢口排隊(duì)人數(shù)95%置信區(qū)間為[0.149,0.160 5]人，平均人數(shù)為0.154 2。

表1 正常情況下進(jìn)站安檢數(shù)據(jù)

(2)根據(jù)表2～表4結(jié)果分析，當(dāng)α=0.6時(shí)，南一樓平均人數(shù)為0.161 6人、南二樓平均人數(shù)為0.018 9人、北一樓平均人數(shù)為0.043 4人；當(dāng)α=0.8時(shí)，南一樓平均人數(shù)為0.490 3人、南二樓平均人數(shù)為0.036人、北一樓平均人數(shù)為0.088人；當(dāng)α=1.5時(shí)，如表2所示，南一樓平均人數(shù)為295.847 6人、南二樓平均人數(shù)為0.220 7人、北一樓平均人數(shù)為0.607 6人；這時(shí)南一樓平均人數(shù)已經(jīng)變化明顯，排隊(duì)人數(shù)顯然已在不合理范圍，原因在于人數(shù)增多而安檢機(jī)器不夠造成的。所以在南一樓增加一個(gè)安檢機(jī)，平均人數(shù)變?yōu)?.193 9人，效果明顯。當(dāng)α=3.5時(shí)，如表2所示，南一樓平均人數(shù)為3 762.596 7人、南二樓平均人數(shù)為456.016 2人、北一樓平均人數(shù)為1 114.579 6人；這時(shí)南北三個(gè)安檢機(jī)的人數(shù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過極致，非常不合理，原因在于人數(shù)巨大而安檢機(jī)器不夠造成的。因此，在南一樓增加兩臺(tái)安檢機(jī)器，平均人數(shù)變?yōu)?.912 9人，南二樓和北一樓均增加一臺(tái)安檢機(jī)器，平均人數(shù)分別為0.318 2、1.274 1人，效果顯著。

表2 不同情景下進(jìn)站安檢數(shù)據(jù)

表3 α=1.5時(shí)進(jìn)站安檢數(shù)據(jù)

表4 α=3時(shí)進(jìn)站安檢數(shù)據(jù)

3.3.2 實(shí)驗(yàn)方案2仿真結(jié)果分析

當(dāng)α=2時(shí)，此時(shí)為高峰期出行。隨著檢票口數(shù)量的增多，平均排隊(duì)人數(shù)在下降。南出口檢票口為3臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為59.45人，此時(shí)證明檢票機(jī)數(shù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足出站需求；檢票口為4臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為12.86人，變化明顯，但仍然不能滿足出站需求；檢票口為5臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為0.33人，變化比較明顯，已經(jīng)滿足出站要求。北出口檢票口為2臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為2.74人；檢票口為3臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為0.15人，變化不明顯；而檢票口變?yōu)?臺(tái)、5臺(tái)時(shí)，沒有顯著性變化，這時(shí)再繼續(xù)增加檢票口將不能提升系統(tǒng)能力并且會(huì)造成浪費(fèi)。

在確定出站檢票口臺(tái)數(shù)時(shí)不僅要考慮到平均排隊(duì)人數(shù)，也要考慮旅客最大等待時(shí)間，能否被旅客所接受，還要考慮到設(shè)備利用率等問題。不是每個(gè)檢票口排隊(duì)的人數(shù)越少越好，如果人數(shù)過少，必然會(huì)長(zhǎng)時(shí)間處于閑置狀態(tài)，對(duì)人員使用的浪費(fèi)。

3.3.3 實(shí)驗(yàn)方案3仿真結(jié)果分析

在人數(shù)增加100%的情況下,當(dāng)α=0.2時(shí)，此時(shí)南北出站比例為4∶1。 南出口檢票口為3臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為88人，此時(shí)證明檢票機(jī)數(shù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足出站需求；檢票口為4臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為28.4人，變化明顯，但仍然滿足不了出站需求；檢票口為5臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為1.63人，滿足出站需求。 北出口檢票口為2臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為0.11人；檢票口為3臺(tái)時(shí)，其平均人數(shù)為0.01人，變化明顯；而檢票口變?yōu)?臺(tái)、5臺(tái)時(shí)，沒有顯著性變化。這時(shí)再繼續(xù)增加檢票口將不能提升系統(tǒng)能力并且會(huì)造成浪費(fèi)。

在調(diào)節(jié)出站比例時(shí)，不僅需要考慮旅客出站時(shí)的平均排隊(duì)人數(shù)，而且還要考慮旅客的最大排隊(duì)人數(shù)和設(shè)備的利用率等因素。適當(dāng)分配比例，有助于提高站內(nèi)設(shè)備的利用率，既避免檢票口過少而使等待的旅客過多，又防止檢票口過多所帶來的資源浪費(fèi)。

4 結(jié)論和建議

通過以上結(jié)果可知，在進(jìn)站時(shí)，由于旅客到達(dá)的不確定性，一天總共有早、中、晚三個(gè)高峰期，此時(shí)的進(jìn)站安檢可以應(yīng)付旅客安檢需要，當(dāng)旅客高峰期時(shí)，安檢機(jī)的數(shù)量不足已經(jīng)明顯顯現(xiàn)出來。旅客主要集中在南一樓，這使南一樓應(yīng)對(duì)的旅客數(shù)量巨大，而南二樓和北一樓的人數(shù)較少，設(shè)備利用率不足。對(duì)于出站旅客流線的仿真結(jié)果看出，在出行淡季時(shí)，南口三個(gè)、北口兩個(gè)安檢機(jī)數(shù)量可以滿足旅客出站需要，充分利用了設(shè)備能力。在出行高峰期時(shí)，南北安檢機(jī)的數(shù)量必然增加，但即使這樣遇到春運(yùn)期間，仍然不能完全解決人數(shù)排隊(duì)過多現(xiàn)象，尤其南出站口。針對(duì)大連站的現(xiàn)有情況，提出如下建議：

(1)出行高峰期時(shí)進(jìn)站分析。①增加安檢機(jī)的數(shù)量，從仿真結(jié)果可以看出，按現(xiàn)有各入口的到達(dá)比例，南一樓至少增加2臺(tái)安檢機(jī)，南二樓和北一樓增加1個(gè)安檢機(jī)。②由于人數(shù)主要集中在南一樓進(jìn)站，通過加派工作人員進(jìn)行疏導(dǎo)，使旅客轉(zhuǎn)入南二樓或北一樓進(jìn)站。③在北一樓增加停車場(chǎng)，南停車場(chǎng)禁止私家車進(jìn)入，使旅客進(jìn)站比重往北轉(zhuǎn)移，緩解南一樓進(jìn)站壓力。④在站南廣場(chǎng)搭建臨時(shí)候車區(qū)，并在進(jìn)站口設(shè)立綠色通道，在發(fā)車前0.5 h開始檢票，然后通過綠色通道進(jìn)站上車。

(2)出行高峰期時(shí)出站分析。①增加檢票口的數(shù)量，從仿真結(jié)果可以看出，檢票口的數(shù)量是隨著到達(dá)人數(shù)的變化而變化，南出口人數(shù)壓力較大，而北出口壓力較小，按照特定比例下，南出口至少要開4個(gè)檢票口，北出口至少開3個(gè)。②由于旅客出站主要集中在南出站口，通過加派工作人員進(jìn)行疏導(dǎo)，使旅客轉(zhuǎn)入北站口出站，同時(shí)減少南出站口由于人數(shù)過多而帶來的壓力，提高設(shè)備利用率。③在站北增設(shè)公交線、停車場(chǎng)，使旅客從北出站比例增加，使南北出站比重更加趨于合理。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]Michel R Gatersleben, Simon W van der Weij. Analysis and simulation of passenger flow in an airport terminal[C]//eds. Winter Simulation Conference Proceedings. USA: IEEE, 1999.

[2]Etti, Jose Reynaldo,Hutchinson,et al.Passenger-terminal simulation model[J].Journal of Transportation Engineering,1994,120(4):16-20.

[3]李乾.綜合客運(yùn)樞紐集散服務(wù)網(wǎng)絡(luò)分析與建模[D].北京:北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸院,2011.

[4]劉啟鋼,杜旭升,楊旭. 大型鐵路客運(yùn)站客流組織仿真技術(shù)研究[J]. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì),2010,32(10):37-41.

[5]王婷,楊林,劉晶.利用simio的裝配線建模與仿真研究[J]. 現(xiàn)代制造工程,2012(5):101-117.