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校園電動車運行仿真優(yōu)化研究

2017-04-23 00:46:49陳逸鳴
電子技術(shù)與軟件工程 2017年5期
關(guān)鍵詞:仿真

陳逸鳴

摘 要 為了解決校園電動車發(fā)車班次制定方案不合理、發(fā)車時間不規(guī)律導(dǎo)致運營系統(tǒng)不能很好的滿足學生出行需求、系統(tǒng)運營成本過高的問題,通過對校園實地調(diào)研與數(shù)據(jù)采集,利用數(shù)據(jù)擬合與排隊系統(tǒng)的相關(guān)知識,對數(shù)據(jù)進行整理分析,找到系統(tǒng)瓶頸所在,制定了新的發(fā)車方案。再通過對Flexsim相應(yīng)實體控制代碼的編寫,構(gòu)造符合實際系統(tǒng)的仿真模型,將改進的發(fā)車方案與原有的發(fā)車方案相比對,驗證了新的方案的經(jīng)濟性和高效性。

【關(guān)鍵詞】校園電動車 發(fā)車方案 Flexsim 仿真

1 引言

隨著學校面積的不斷擴容,大多學校開設(shè)了校園電動車以解決校內(nèi)師生的通勤問題。但學生目的地的多樣性、客流量的不確定性及運行成本的難以控制,給學校后勤部門的校園電動車運營帶來了諸多問題。一般來講,后勤部門先確定初步運行方案,再根據(jù)實際情況進行調(diào)整,而調(diào)整過程大多運用人的直接判斷,缺乏科學依據(jù),一旦不合理將會造成的資源的浪費或服務(wù)質(zhì)量的下降。

為了盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在問題,更好的利用科學的仿真軟件制定優(yōu)化的方案,各類仿真軟件也受到學者和企業(yè)的青睞。王紅軍采用ACD和eM-Plant軟件相結(jié)合的方法,針對某汽車變速箱柔性生產(chǎn)線,建立了FMS仿真模型,并對不同的調(diào)度策略進行了仿真,為生產(chǎn)的實際運行參數(shù)提供了理論依據(jù)。而在仿真軟件選擇與應(yīng)用上,K.PRESTON 等致力于利用AutoMod 仿真語言開發(fā)分派中心軟件庫的可行性研究,并試圖為洛克希德馬丁公司提供郵政分揀仿真系統(tǒng)開發(fā)提供幫助。Guilherme提出借助 Arena 建立供應(yīng)鏈高層仿真模型(即包含各個物流層、啟發(fā)式物流分配、總量管理、成本控制和長鞭效應(yīng))的思想,并證實了其可行性。A.Shabayek等采用 Witness 軟件為香港 Kwai Chung 集裝箱港口建立仿真模型并對其作業(yè)進行模擬和改進。

本文針對校園電動車運行班次不合理、司機工作強度大等問題,利用仿真軟件Flexsim實現(xiàn)了校園電動車的運行仿真優(yōu)化研究。

2 校園電動車運行現(xiàn)狀分析與優(yōu)化策略

筆者所在校園有電動車10輛,其中五輛為10座汽油車,五輛為14座電動車?,F(xiàn)在每天六輛車在校內(nèi)運行以滿足學生需求。該電動車按固定運行線路運行,全程2公里,運行時間約為6分鐘。校園電動車采用招手即停、隨上隨下的運行模式。經(jīng)過實際調(diào)研,該系統(tǒng)主要存在以下問題:

(1)現(xiàn)有發(fā)車安排不合理;

(2)司機發(fā)車頻次隨意;

(3)高峰期的乘客流失。

針對新舊方案及現(xiàn)有發(fā)車情況,主要從等待時間T總、空車率、顧客流失數(shù)Y總和勞動強度分別進行比較。

(1)一天中乘客總等待時間。

(2)空車率。

(3)顧客流失數(shù)。

假設(shè)乘客最長等待時間為10min,超過10min即離開,在△T時間內(nèi)設(shè)定閥值m,假設(shè)△T時間內(nèi)到達人數(shù)超過m后,后續(xù)達到乘客即離開。不同時間段因發(fā)車頻次不一樣,從而閥值m存在差異,在實際運行策略中,因為發(fā)車時間的不確定性,導(dǎo)致學生不愿意等待而離開的概率增大,故將最長等待時間縮短為8min.具體如表1所示。

為此,進一步得出顧客流失數(shù)的計算公式為:

(4)司機勞動強度。

假設(shè)每輛車單程運行時間平均為6min,并且所有車均是從同一側(cè)出發(fā),到達另一側(cè)對學生進行裝載后即返程,則有:

將新方案和實際運行方案相比,將早上發(fā)車時間間隔減少了1min,然后重點調(diào)整了時間段的劃分,此種改變策略下,與司機自己運行方式的相近性能保證方案的可執(zhí)行性。學生等待時間更少,司機工作更輕松,并且收益得到了提高。在提升學生滿意度的情況下讓司機更輕松的增加收益,做到了學生和司機的利益同時最大化。

3 基于Flexsim的校園電動車運行系統(tǒng)仿真分析

利用Flexsim軟件對本系統(tǒng)進行建模如圖1所示,并按照新制定的發(fā)車策略,將仿真所得數(shù)據(jù)與現(xiàn)有方案進行對比如圖2和圖3所示。

圖2和圖3表明新方案相比于舊方案,載客量大幅度提升,平均為10左右,在12座的校園電動車的運行中,相當于平均滿座率達84%,比舊方案的60%提升了24%,設(shè)備利用率得到提升。發(fā)車班次每天減少了39班次,司機休息率提升了14%,電動車滿載率提升了28%,這些指標都表示了新方案的優(yōu)越性。

4 結(jié)論

本文針對校園電動車系統(tǒng)發(fā)車班次不合理、設(shè)備利用率低、司機勞動強度大的現(xiàn)狀,實地收集學生到達密度數(shù)據(jù),利用泊松過程數(shù)據(jù)特點重新制定了發(fā)車策略。

借助Flexsim仿真軟件,建立了校園電動車運行系統(tǒng)仿真模型,通過對當前制定策略與假設(shè)實施的新方案進行仿真,仿真過程嚴格遵照離散事件仿真的步驟—確定仿真研究目標、收集數(shù)據(jù)、建立仿真模型、模型校驗以及運行結(jié)果分析優(yōu)化等,預(yù)測新方案運行特點,最后對確認的新方案與現(xiàn)有方案的相關(guān)運行指標進行了比較,驗證了新方案的優(yōu)越性與可實施性。

參考文獻

[1]王紅軍.基于eM-Plant的FMS仿真建模技術(shù)[J].新技術(shù)新工藝,2004,26(07):9-11.

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[3]Guilherme E.Ideas for Modeling and Simulation of Supply Chains with Arena[C].Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference.2004, 1418-1427.

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