， ,

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

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國外鐵路發(fā)展歷程早，經(jīng)驗豐富。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間，提高車站設(shè)備的利用率[1-2]。并且，國外在城市交通仿真、行人仿真和列車運行仿真方面已經(jīng)有比較成熟仿真軟件。英國的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)出類似國外的成熟技術(shù)。我國關(guān)于旅客流線設(shè)計和優(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鐵道科學(xué)研究院建立的大型鐵路客運站客流組織仿真技術(shù)來優(yōu)化車站改造和設(shè)計中的旅客流線、設(shè)備配置方案[4]?？偠灾?，國內(nèi)的仿真技術(shù)及其設(shè)備與國外的相比較存在一定的差距，存在著許多不足。為了適應(yīng)日益增長的旅客集疏運工作，因此要對其運營管理及旅客服務(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，首先通過實體流圖法建立旅客進(jìn)站系統(tǒng)的工作流圖和實體之間的邏輯關(guān)系，如圖1所示。其次對客運站旅客集散特點進(jìn)行分析，使用SIMIO模型對大型客運站進(jìn)行仿真，并對模型進(jìn)行評價。

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(transfer node)、路徑(path)、時間路徑(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”為旅客進(jìn)行路徑選擇的點，“路徑”是旅客行走的路線，“時間路徑”來表示旅客從上一結(jié)點到下一結(jié)點的時間，“處理”表示處理時間，“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 實例研究

3.1 旅客到達(dá)率分析

鐵路旅客客運站旅客集散過程復(fù)雜，其中對旅客到達(dá)率的分析是對旅客集散進(jìn)行微觀仿真的重要組成部分。對大連客運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、下午兩點和晚上八點3個時間段內(nèi)。在這段時間內(nèi)車站出入人流大且地點相對集中，很大程度上考驗了車站設(shè)備的運行能力和車站的管理能力。

3.2 購票及安檢分析

通過分析數(shù)據(jù)結(jié)果可知，旅客購票時間符合三角分布，其中最小時間為11 s，最大時間為73 s，而最有可能值為18.8 s。由于大連站有南北兩個購票窗口，通過調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，在南購票廳平均停留時間為11 min，北面由于人數(shù)較少，平均在站內(nèi)停留時間為5 min，結(jié)果如圖3所示。而在安檢過程中最短時間為0.04 min，最長時間為0.131 min，最可能值為0.062 8 min，行李從放入安檢機到拿出走行時間為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的購票時間隨機分布分析 圖4 基于ARENA的安檢時間隨機分布分析

3.3 大連站流線影響因素評價分析

針對大連站的旅客流線情況，為了對目前鐵路客運站運營管理提供決策分析，設(shè)計包括進(jìn)站和出站兩大類三小類實驗方案，同時在每類實驗方案中又設(shè)計多個情景來驗證實驗方案。

實驗方案1：研究進(jìn)站人數(shù)變化系數(shù)α對系統(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)的運行結(jié)果，檢驗和驗證模型的精度和可信度。②當(dāng)α=0.6，α=0.8時，對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，對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，對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。

實驗方案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)的變化對南北出站口的影響。

實驗方案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出站口的影響。

3.3.1 實驗方案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，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，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，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；這時南一樓平均人數(shù)已經(jīng)變化明顯，排隊人數(shù)顯然已在不合理范圍，原因在于人數(shù)增多而安檢機器不夠造成的。所以在南一樓增加一個安檢機，平均人數(shù)變?yōu)?.193 9人，效果明顯。當(dāng)α=3.5時，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；這時南北三個安檢機的人數(shù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過極致，非常不合理，原因在于人數(shù)巨大而安檢機器不夠造成的。因此，在南一樓增加兩臺安檢機器，平均人數(shù)變?yōu)?.912 9人，南二樓和北一樓均增加一臺安檢機器，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時進(jìn)站安檢數(shù)據(jù)

表4 α=3時進(jìn)站安檢數(shù)據(jù)

3.3.2 實驗方案2仿真結(jié)果分析

當(dāng)α=2時，此時為高峰期出行。隨著檢票口數(shù)量的增多，平均排隊人數(shù)在下降。南出口檢票口為3臺時，其平均人數(shù)為59.45人，此時證明檢票機數(shù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足出站需求；檢票口為4臺時，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臺時，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臺時，其平均人數(shù)為2.74人；檢票口為3臺時，其平均人數(shù)為0.15人，變化不明顯；而檢票口變?yōu)?臺、5臺時，沒有顯著性變化，這時再繼續(xù)增加檢票口將不能提升系統(tǒng)能力并且會造成浪費。

在確定出站檢票口臺數(shù)時不僅要考慮到平均排隊人數(shù)，也要考慮旅客最大等待時間，能否被旅客所接受，還要考慮到設(shè)備利用率等問題。不是每個檢票口排隊的人數(shù)越少越好，如果人數(shù)過少，必然會長時間處于閑置狀態(tài)，對人員使用的浪費。

3.3.3 實驗方案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，此時南北出站比例為4∶1。 南出口檢票口為3臺時，其平均人數(shù)為88人，此時證明檢票機數(shù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足出站需求；檢票口為4臺時，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臺時，其平均人數(shù)為1.63人，滿足出站需求。 北出口檢票口為2臺時，其平均人數(shù)為0.11人；檢票口為3臺時，其平均人數(shù)為0.01人，變化明顯；而檢票口變?yōu)?臺、5臺時，沒有顯著性變化。這時再繼續(xù)增加檢票口將不能提升系統(tǒng)能力并且會造成浪費。

在調(diào)節(jié)出站比例時，不僅需要考慮旅客出站時的平均排隊人數(shù)，而且還要考慮旅客的最大排隊人數(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。

4 結(jié)論和建議

通過以上結(jié)果可知，在進(jìn)站時，由于旅客到達(dá)的不確定性，一天總共有早、中、晚三個高峰期，此時的進(jìn)站安檢可以應(yīng)付旅客安檢需要，當(dāng)旅客高峰期時，安檢機的數(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。對于出站旅客流線的仿真結(jié)果看出，在出行淡季時，南口三個、北口兩個安檢機數(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，南北安檢機的數(shù)量必然增加，但即使這樣遇到春運期間，仍然不能完全解決人數(shù)排隊過多現(xiàn)象，尤其南出站口。針對大連站的現(xiàn)有情況，提出如下建議：

(1)出行高峰期時進(jìn)站分析。①增加安檢機的數(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臺安檢機，南二樓和北一樓增加1個安檢機。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，南停車場禁止私家車進(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在站南廣場搭建臨時候車區(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個檢票口，北出口至少開3個。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，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)交通運輸院,2011.

[4]劉啟鋼,杜旭升,楊旭. 大型鐵路客運站客流組織仿真技術(shù)研究[J]. 鐵道運輸與經(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.