基于Anylogic的航站樓離港旅客流程三維動態仿真

張龍財，張 浩，楊露露，狄亞平

(中國民用航空飛行學院 機場工程與運輸管理學院，四川 廣漢 618307)

近年來，我國民航運輸業發展如火如荼，民航運輸量呈現逐年增長的態勢。2017年，我國通航機場共完成旅客運輸量5.52億人次，較上年增長13%，近10年來民航旅客運輸量及增長率如圖1所示。

*注：數據來源：民航資源網http://news.carnoc.com/search.jsp

目前，我國大多數機場存在服務空間局限、設施設備陳舊、管理模式落后的現狀[1]，人們日益增長的航空交通出行需求與落后的航空生產之間的矛盾日益突出。作為旅客進離港的必經場所，航站樓只有充分地發揮民航服務特色，從細節上給旅客提供安全、快捷、高效的出行體驗，民航運輸業才能獲得更高的旅客滿意度，最終保持旅客心目中“高端”出行方式的形象。為此，本研究選用Anylogic仿真軟件，通過構建封裝智能體的方法，完成離港旅客各標準流程的構建，增加仿真模塊的通用性，并大幅度地提高機場航站樓仿真建模效率。

1 離港旅客流程梳理

圖2 航站樓離港旅客服務流程

航站樓是一個龐大而復雜的系統，本研究側重于航站樓國內離港旅客流程，因而不包含邊防、海關和檢疫流程。從通常界定而言，車道邊并不屬于航站樓內設施，而僅屬于航站系統的出入交接面[2]，但通過對其研究能夠較好地把握旅客到達航站樓規律。因此，本研究航站樓離港旅客流程主要包括旅客車道邊到達并至航站樓、旅客休閑娛樂和問詢、旅客自助值機和傳統值機、安檢、以及旅客候機和登機流程，各流程先后及邏輯關系如圖2所示。

2 封裝智能體構建方法

本研究選用Anylogic仿真軟件，其基本搭建方法即邏輯流程搭建與空間模塊相對應。以旅客產生、接受服務以及旅客離開流程為例：首先，依靠系統自帶邏輯模塊pedSource、pedService、pedGoTo以及pedSink搭建形成旅客服務邏輯流程；然后，如圖3所示對應拖入目標線、線服務、目標線共計三個空間標記模塊，并將其與邏輯模塊對應關聯；最后，通過設定旅客到達頻率、服務時長分布等參數，即完成了一個基本的Anylogic流程搭建。該模型運行二維及三維運行效果如圖4所示。

圖3 邏輯模塊與空間標記對應關系

圖4 模型運行二維、三維效果圖

由于本研究的航站樓離港旅客流程環節多且復雜，若僅僅依靠仿真軟件自帶模塊進行流程搭建，將造成大量的模塊和邏輯關聯，不利于仿真建模及使用者使用。構建封裝智能體的方法，能夠使流程建模更具條理，層次化更加明顯。Anylogic軟件封裝智能體構建步驟如圖5所示，其一般步驟為：

①在該模型下，創建一個新的智能體并命名；

②在新智能體中，根據需要使用系統自帶的邏輯模塊搭建邏輯流程；

③確定各邏輯模塊中所需關聯的空間標記模塊，對應地在該智能體中拖入參數模塊，修改參數模塊的類型、名稱并將其設置為元素選擇器，最后回到邏輯模塊中對應的選擇參數模塊(此時參數模塊等價于空間標記模塊)，完成邏輯模塊與參數模塊的關聯；

④通過拖入二維圖形、加載圖片或添加三維物體等多種方式，將其屬性設為圖標，并與合適數量的端口模塊進行組合，完成該封裝智能體的圖標設計；

⑤將該智能體拖入主界面中，將主界面中與該該封裝智能體相關的空間標記模塊與事先在封裝智能體中設定的參數一一對應，完成模型搭建。

圖5 Anylogic軟件封裝智能體構建方法

以旅客車道邊到達為例。此流程主要是要實現旅客乘車到達車道邊，攜帶行李下車并前往航站樓的過程，涉及到多個相關實體，包括道路、停車站、出租車、旅客、行李、航站樓入口等，其中車、旅客及行李是參與該流程的主體。因此，首先需要創建三個必要的智能體，分別為Car、Customer以及Baggage，在其中各自添加三維物體及相關參數，它們的作用為：仿真運行時能夠產生三維運行效果；運行后可根據研究需要采集對應實體的相關運行參數。其中，Car、Customer及Baggage智能體中各自添加的三維物體如圖6所示。

圖6 Car、Customer及Baggage智能體中的三維物體

通過相關參數和代碼設定，可以完成仿真模擬運行時多種車輛到達車道邊，以及多種攜帶行李旅客下車的仿真運行效果，創建的旅客車道邊到達并至航站樓封裝智能體“GenerateCustomers”，及其邏輯模塊與空間標記模塊對應關系如圖7所示。

圖7封裝智能體中邏輯關系模塊與空間標記模塊對應關系

其中，carSource產生車輛，車輛類型為智能體Car；enterCurbside產生旅客，旅客類型為Customer。根據相關研究表明，旅客車道邊到達服從泊松分布[3]，為了實現更貼近于現實運行的旅客車道邊到達并提取行李離開流程，在car至停車點動作屬性“當離開時”中鍵入代碼：

int num=poisson(5);

for (int i=0;i

Customer p = add_customers();

enterCurbside. take (p);

}

其中，num為給至停車點將要離開的車輛產生一個服從泊松分布λ=5的隨機數，for循環使得當i < num時，給類型為Customer的數值p中添加一名旅客，并且讓enterCurbside模塊獲取該名乘客，以此實現旅客下車的過程。值得一提的是，封裝智能體構建最主要的部分，就是讓其內部邏輯模塊能夠與位于主界面中的空間邏輯模塊相關聯，而不同的空間標記模塊類型不盡相同，本研究所用到的空間標記模塊類型如表1所示。

表1 空間標記模塊類型代碼表

“GenerateCustomers”封裝智能體用到的空間標記類型有：Road、BusStop以及TargetLine。在封裝智能體中拖入5個參數，模塊、參數名稱、相關類型代碼如表2所示。待封裝智能體構建完成后，將其拖入主界面中，參數與空間標記模塊對應關系以及動態仿真三維效果如圖8所示。

圖8 參數與空間標記模塊關聯及封裝智能體動態仿真3D效果圖

3 航站樓離港旅客流程三維動態仿真

在刻畫某一個單獨流程時，Anylogic仿真基本搭建方法所搭建起來的邏輯關系流程往往較為簡單且單一。若將圖3看作是旅客值機過程，雖然其整體上滿足了排隊論中的輸入過程、排隊規則和服務機構三個組成部分，卻幾乎省略了值機過程中所有可能發生的一些細節操作，如：旅客辦理托運的比例、旅客遞交身份證件、值機人員打印登機牌、行李稱重、行李逾重或違禁、值機人員交還證件及登機牌等。因此，航站樓離港旅客動態仿真效果和其輸出結果的可靠性，自然也會大打折扣。封裝智能體的構建實際上是將某一特定流程中可能存在的細節操作，以仿真軟件自帶模塊搭建的邏輯關系表現出來，然后以不同類型的參數為橋梁，將封裝智能體中的邏輯模塊與主界面中的空間標記模塊關聯起來的過程。

在對航站樓離港旅客流程仿真過程中，值機和安檢均涉及到了行李相關流程，通過應用軟件流程庫中的split和match模塊，輔之相關參數和代碼實現了仿真過程中行李稱重或過X光機的效果。以值機流程為例。當旅客不需要辦理托運時，值機流程較為簡單，旅客僅需要向值機人員提交身份證件，待打印完登機牌后旅客接過證件和登機牌離開，值機流程結束。當旅客需要辦理托運時，流程較為復雜，其流程圖及仿真邏輯關系如圖9所示。

圖9辦理托運旅客值機流程及仿真邏輯關系圖

圖10值機流程仿真細節

其中，仿真邏輯關系中的“queueBeforeCheckIn”為旅客排隊隊列，“p提交及打印”為旅客提交機票和身份證與值機人員核對機票和身份證流程。“s是否托運”為一個概率輸出模塊，辦理托運旅客進行右端輸出口流程，否則進入下端輸出口流程。“c行李稱重”為行李稱重流程，與之相伴的是“逾重或違禁”概率輸出模塊，若逾重則旅客整理物品或繳費，否則值機人員值機打印并粘貼行李條碼于登機牌。“p旅客離開”為旅客值機流程結束離開值機柜臺。restrictedAreaStart與restrictedAreaEnd模塊組合可以限制該范圍內接受服務旅客的數量，顯然將限制數量設定為1更符合實際生產實踐。當旅客需要辦理托運時，用到了split和match模塊組合，在split動作屬性“新智能體離開時”中鍵入代碼：agent.bIndex=original.cIndex;使得行李的編號等于旅客的編號；在match屬性“組合條件”中鍵入代碼：agent1.cIndex=agent2.bIndex；使得旅客編號與行李編號相匹配(其中，bIndex和cIndex分別為提前在Baggage和Customer智能體中設定的int型參數)。由于Anylogic仿真平臺是基于社會力模型的[4]，所以旅客在物理環境中的行為更貼近現實，旅客值機辦理托運流程三維仿真效果如圖10所示。

同理，可以構建航站樓離港旅客其他流程。安檢流程以及航站樓三維動態仿真整體效果如圖11所示。

圖11旅客安檢流程及航站樓三維動態仿真整體效果圖

4 仿真可靠性驗證

本研究旨在建立更為模塊化和細節化的航站樓離港旅客三維動態仿真模型，為后續流程環節優化和提出資源優化配置建議搭建研究平臺。仿真的可靠性分析，主要從仿真輸入數據、仿真邏輯關系以及輸出數據的可靠性三個方面進行考察。對于仿真輸入數據而言，設施設備正常運轉下其參數較為穩定且容易獲得，而旅客行為特性參數中的流程熟練度、環境熟練度等較難把握，但通過大量的實地調研可以獲得較為準確的輸入數據。邏輯關系的可靠性，主要體現在仿真系統建模的合理性上，模型無結構沖突、閉環無死鎖且邏輯條理清晰則認為邏輯關系可靠。而仿真輸出數據的可靠性，可以通過設計數學模型算法驗證，與實際生產運行數據對比驗證，也可以通過與已經過可靠性驗證的輸出數據進行對比驗證。文獻[5]在驗證了仿真可靠性的基礎上依靠iGrafx仿真軟件通過10000個事件得到了值機及安檢的平均服務時間分別為2.51分鐘和1.72分鐘。本研究通過Anylogic仿真軟件，輸入相同的數據，建立相同的邏輯關系模型，仿真輸出結果對比如表3所示。從表3中可知本次仿真，值機服務平均服務時長輸出結果誤差為-5.2%，安檢平均服務時長誤差為5.8%。輸出結果誤差較小，因此使用Anylogic仿真軟件研究航站樓離港旅客流程是可靠的。

表3 仿真輸出結果對比表

續表3

仿真頻次柜臺名稱平均服務時長(min)輸出誤差(%)iGrafx10000Anylogic2500安檢柜臺1.721.825.8

5 結語

通過使用Anylogic仿真軟件，對航站樓離港旅客各流程進行梳理，依據流程細節使用軟件自帶模塊完成相關流程封裝智能體構建，實現流程的模塊化建模，不僅大大地增加了仿真建模效率，使得仿真效果更接近實際運行，其仿真輸出結果也是可靠的。由此看來，在進一步研究中，通過封裝智能體建模的方法，不僅可以對常見瓶頸環節(值機、安檢等)提出并驗證優化建議措施，還可以根據機場航站樓當前布局以及航班情況進行仿真，根據仿真輸出結果向機場運行管理者提供實時的航站樓最佳資源配置方案。

[1] 周杰松. 航站樓出發廳突發事件旅客應急疏散研究[D].廣漢：中國民用航空飛行學院, 2017.

[2] 李明捷.機場規劃與設計[M].北京：中國民航出版社,2015:276-277.

[3] 陸迅.機場旅客與行李流程的規劃和仿真研究[D].南京：南京航空航天大學, 2008.

[4] 周杰松,鄧永恒.基于Anylogic的機場航站樓應急疏散仿真研究[J].現代計算機(專業版),2017(14):82-84.

[5] 吳忠君.航站樓旅客離港服務流程建模與仿真[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學, 2013.