機場安檢口客流量的優化

◎樊榮

機場安檢口客流量的優化

◎樊榮

機場安全檢查站是所有乘客安全的重要保證。長時間的等待會讓乘客浪費太多時間。我們的目標是建立模型來描述客流，減輕擁堵問題。

首先討論文化差異和方式風格如何影響安全檢查過程。美國人對個人空間的重視與中國人對個人效率的重視，導致排隊差距不一，而歐洲和日本則攜帶不同數量的行李導致他們的X射線掃描時間不同。這些因素改變了GSPN（Generalized Stochastic Petri Net）模型，輸出了不同的結果。通過利用GSPN和排隊模型，建議機場應該提高官員效率并減少時間差異。而對于有特定旅游風格的游客，如帶有大量化妝品的女性，攜帶幾部電子裝置的年輕人，規則意識薄弱的特殊宗教信仰者，可能有適合自己的檢查點。基于Petri Net，引入Stochastic Petri Nets，GSPN和貢獻度，來定義安全檢查過程。然后，通過排隊論開發排隊模型來模擬排隊中的隨機過程，最終優化流程。

背景。目前全球恐怖主義勢力日益猖獗，全球機場都加強了機場安全措施，但這也可能導致嚴重的航班延誤。為了解決此問題，根據機場安檢的流程和乘客客流的特性，提出了一個優化機場安全檢查點乘客吞吐量的模型。

問題的假設。乘客安檢的行李可能包括違禁品，總體而言，這種情況是一個穩定的概率事件；安檢人員工作效率相同；機器均正常工作，無故障。

根據機場的安全要求，當乘客或行李未通過安檢時，安全人員手動檢查并取出違禁物品后，乘客需要再次通過安全檢查機檢查。

模型的建立與求解。不同的文化規范會塑造特定的行為模式，處事方法。而這些特定行為模式的差異會使得不同的旅客在安檢過程中在不同環節的效率差異，進而造成不同環節的服務時間差異。這些差異表現在模型里，則是對于模型中特定參數的影響（比如各個服務環節時間長短的差異，對于Petri Net模型中瞬時變遷的概率的差異），從而影響系統的性能，造成吞吐量的差異，同時也可能改變系統的瓶頸所在。

例如：美國人比較尊重他人的個人空間，而中國人則比較注重個人的效率，這個差異可以反映在t'（乘客間進入安檢口的時間間隔）的差異上，即美國人的隊伍也許不像中國人那么緊湊，那么相應的，t'的值就會相應的比較大，而中國人與此相反，t'的值會略小。選定吞吐量作為衡量系統性能的指標，如果僅考慮t'的改變對于系統性能的影響，那么，我們可以看出隨著t'的增大，吞吐量遞減，注重個人效率的中國人在一定程度上帶來了系統性能的提升。然而，這種行為模式對于系統的性能的提升也不是絕對有利的。比如中國人可能會選擇插隊來加快自己的安檢效率，而不插隊美國人則往往注重安檢時的秩序，這也造成了不同旅客在等待時間上的差異。

歐美國家的年輕人比較注重特立獨行，在平時旅行的時候攜帶的行李往往比較簡單；而來自日本，中國的人則往往喜歡在旅行之前準備好“所有”可能要用到的東西，往往攜帶行李比較多，種類比較復雜。這兩種行為差異可能會導致系統在兩個方面的差異：首先是行李檢查環節時間的差異，毫無疑問，行李復雜的旅客在進行行李檢查時會花費較多的時間，也就是tB（行李掃描時間）會相對來講比較大。我們可以看到，隨著tB的增大，吞吐量遞減，直觀意義上來看，就是行李多，就會造成系統吞吐量的下降。

而行李種類越復雜（電子設備多，化妝品等液體多），則被檢出可疑物品的概率也就越大，反映在模型參數里，就是Pbaggage_flagged數值的增大：也即，隨著行李復雜度的提升，會帶來安檢效率的下降，這也是很直觀的。

我們還注意到，如果攜帶過多的行李，會造成旅客在拿回行李時用時較長，反映在t9的改變上：這也會對系統的吞吐量造成一定得影響。從不同文化背景的人的處事風格上來看，德國人比較喜歡遵守規則，那么在乘坐飛機前會自覺去除身上的違禁物品，這使得影響因子Ppat_down進一步下降，從而帶來安檢系統吞吐量的上升。

最終，根據GSPN模型建立如下：

過矩陣計算得到安檢環節中的 U(T)，數值越大代表越繁忙：

U（t1）=P[M0] =0.1807

U（tA）=P[M2]+P[M6]=0.1329

U（tB）=P[M1]+P[M3]+P[M5]+P[M7]

=0.2657

U（tC）=P[M1]+P[M5]=0.1329

U（t9）=P[M8]=0.0354

其中:

T1：身份及文件檢查用時

TA：通過毫米波檢查用時

TB：行李檢查用時

TC：安全人員手動檢查用時

T9：乘客取行李用時

從建立的模型可以發現，對于通常情況下的限制安檢速度的因素在于身份檢查步驟和包裹檢查過程，而這兩個過程都 是 由TSA（Transportation Security Administration）執行的，因此，存在著TSO（Transportation Security Officer）人力因素對乘客通行的影響。TSO人力因素可分為兩點，一是TSO的雇員數量，二是TSO的工作效率。

對于TSO的雇員數量，資料顯示從2013年到2016年，飛經美國機場的乘客增加了15%，而同期TSO的數量則減少了超過10%，TSO的雇員數量越來越不匹配乘客的增長。因此，設法借助基金項目增加財務支出來建立健全完善有效的TSO職業發展計劃和優厚的福利待遇，吸引更多的雇員，可以有效增加機場安檢速度，因為更多的雇員意味著在機場每個安檢處有更多的處理能力，減少了乘客通行時間。

對于TSO的工作效率，又可以分為兩個方面，一方面是整體的工作速度，一方面是不同TSO之間工作效率的差異。就整體工作速度而言，設置明確的訓練內容及考核方式，提升整體的專業性同樣可以有效增加安檢點的吞吐量，增加原理同上。而就個體工作效率差異而言，差異過大會導致不同乘客通過安檢點及等待安檢的時間差距過大，在一定程度上增加了一部分乘客的不滿。因此，建立政策和標準對TSO考核，對于不安全因素漏過少，檢查效率高的員工進行適當獎勵；適當淘汰不能保證安全性或效率過低的員工。

對于大型國際機場，可以培訓一部分專門的TSO，學習一些特定宗教知識，了解習俗和禁忌，更有針對性地進行專業的安檢工作，這樣有助于避免文化差異帶來的溝通和理解障礙，從而減小偏見、誤解等不必要的工作量造成案件效率降低。

（作者單位：西北工業大學軟件與微電子學院）