王媛媛
(南京地鐵運營公司機電分公司,江蘇南京,210029)
在地鐵運營中,乘客進入閘機這一表面簡單的過程存在著復雜的管理問題,閘機數量、閘機的地理位置分布、閘機的服務時間等,都需要根據乘客情況進行優化。對于這一類的排隊問題,通過簡單的數學模型或解析方法難以精確描述和求解,系統仿真方法是目前最有效的解決途徑。在眾多的仿真方法中,基于Agent的建模與仿真方法(以下簡稱“ABMS”),是一種有效的建模方式。國內外研究表明,在社會、經濟、地理與生態、以及工業領域,ABMS方法均得到了成功應用。
近年來,地鐵逐漸成為大多數居民出行的首選交通工具。目前,南京地鐵已經建設并投入運營的線路9條,運送旅客達每天300余萬人次。另一方面,在新的社會形勢和相關矛盾的綜合影響下,突發事件呈現出明顯增多的趨勢。安全因素也成為地鐵運營部門日常管理的重點考慮方向。在旅客日益增多的前提下,如何進行有效的安檢布局?安檢措施對客流輸送將造成怎樣的影響?就成為地鐵運營管理領域必須解決的課題。
ABMS方法將復雜系統中的組成實體刻畫為具有主動性和適應性的Agent,通過自頂向下分析、自底向上綜合的方式構建整個系統,通過對Agent的自主行為及其之間的交互關系的刻畫與描述,進而涌現得到整個系統的行為表現。
行人動力學是研究正常及緊急情況下,公共場所中行人運動特征及人群管理的科學,其研究成果可以為設計和優化步行設施,提高空間使用效率,提高突發事件中人群的疏散效率提供依據。從20世紀80年代起,越來越多的研究者致力于行人動力學的理論和應用研究,其理論模型也逐漸由以排隊模型、轉換矩陣模型為代表的宏觀視角轉向微觀Agent表述。
旅客由上下兩個方向進入候車大廳,6臺自動售票機布置在候車大廳左上部,一部分旅客持有市民卡,無需購買,另一部分旅客則需行走至自動購票機處購買單程票,然后方可通過左右兩處安檢通道進入閘機。進入閘機后,旅客通過樓梯、電梯或垂直電梯去往車輛到達層;另一方面,出站旅客通過樓梯、電梯或垂直電梯來到候車層閘內區域后,經過出站閘機進入非控制區域,然后從上下兩個方向離開車站。

圖1 南京地鐵W車站候車大廳平面圖
根據以上場景和旅客行動規則,本文設計了相應的Agent,并在此基礎上建立了行人動力學模型。系統主要由兩類Agent組成,分別為主動Agent和被動Agent。其中,主動Agent主要指旅客(Passenger),被動 Agent 則包括售票機(TVM)、閘機(Gate)、安檢機(SecurityMachine)、樓梯(Stairs)、電梯(Elevator)和垂直電梯(Lift)。類似于排隊系統中的服務臺,在安檢機、閘機和垂直電梯等被動Agent中,都維護著一個隊列,以協調主動Agent對資源的占用和釋放。圖2則描述了出站旅客的行人動力學模型,限于篇幅,各Agent之間的交互規則和旅客進站的行人動力學模型在此不再贅述。

圖2 出站旅客行人動力學模型
在模型中,pedSource和pedSink組件表示客流的產生和終止,pedGoto組件描述客流的行走過程,在pedService組件中刻畫旅客購票、安檢和進出閘機等服務環節;在對乘坐垂直電梯的旅客建模時,采用pedGroupAssemble和pedGroupDisassemble組件刻畫其集結和散開行為。此外,本文還利用可視化技術,對旅客行走通道、排隊和疏導路線進行了建模(見圖1中的虛線部分),將圖形界面與行人動力學模型有機結合。
在上節行人動力學模型的基礎上,作者根據W車站早高峰期間的客流統計數據(見表1)對仿真模型的實驗數據進行了設置。經過對14日(2周)統計數據的分析,在不同閘機進出的旅客數量符合正態分布。

表1 南京地鐵W車站客流數據(節選)
仿真實驗運行情況證明,本文構建的行人動力學模型表現出較好的性能,真實地模擬出了旅客在進出站過程中的各種行為。通過觀測,仿真數據結果與W車站客流統計數據基本吻合,證明了本文模型的有效性。
此外,為了直觀地判斷疏導路線和安檢布局的效果,作者還在模型中設計了客流密度參數,在仿真實驗進行過程中,可隨時進行圖形界面的切換,以顯示出當前的客流密度情況(如圖3所示),并迅速找到當前環境下的主要擁塞點。這對于設置布局和疏導路線的科學調整具有重要的價值。
本文針對當前形勢下地鐵運營管理中出現的新問題,以ABMS理論為基礎,建立了南京地鐵W車站進出站旅客行人動力學模型,并以真實客流統計數據為依據進行了仿真實驗,實驗結果表明本文模型有較強的刻畫能力和理想的有效性。在后續的工作中,作者將進一步研究設施布局和疏導路線對客流輸送效率的影響,提取出規律性結論,以期為相關管理工作提供簡潔有效的指導。

圖3 仿真試驗運行中的客流密度顯示