基于數字化排隊的旅游景區設施配置與優化

虞洋

摘要：基于數字化排隊購票的方式建立旅游景區設施配置的實體模型，在設定的數字仿真條件下，得到了旅客參觀過程各個環節用時的仿真結果，根據仿真結果對相關環節的配置進行了優化，減少了旅客參觀過程的等待時間，提高了旅游景區的接待能力。

關鍵詞：數字化;排隊;模型;配置;仿真;優化

中圖分類號：TP312? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1009-3044（2019）03-0195-02

隨著人們生活水平的日益提高，旅游在人們的生活中扮演的角色也越來越重要了。在人們越來越熱衷于旅游的同時，一些不可忽略的問題凸顯了出來。 首先，近幾年來，中國旅游人口總量大，且呈現增長趨勢，每逢節假日，一些知名景點人滿為患已是常態，游客只能隨著人流緩慢地移動，有一種被束縛的感覺，加之外界客觀因素干擾，不能了解景點的特色和內涵，無法對景點留下深刻印象，往往造成旅游質量不高。其次，人流量過大，容易造成踩踏等安全事件，2015年年初上海外灘群眾擁擠踩踏事件，更是給我們敲響了警鐘，國家旅游局也要求各地建立健全景區游客流量控制機制。有此一來，旅游的質量及游客的人身安全才能有一定的保障。

景區人流控制中，大型室內景點的控制也是一個值得關注的問題。大型室內景點除了原有的購票環節外，還附帶有室內面積受限、搭乘電梯人數受限等環節。本文以上海東方明珠廣播電視塔為例，構造了室內景點人流控制的模型，并進行仿真。

1 模型設計

對于實際情況中復雜的室內景點游客人流控制系統，如果將所有因素考慮進來進行建模不但不現實，而且可行性很低。因此本文對該系統做出如下合理假設：

（1）總體設計方面：

a.模型以東方明珠電視塔為例，主要仿真大型室內景點旅游流程;

b.忽略已提前訂票的情況，把購票行為直接算在景點售票處的行為;

c.考慮處于服務臺繁忙的各種情況;

d.忽略電梯故障情況，忽略游客在景點內逗留超時及購物等情況

（2）參數設置方面：

a.? 游客到達遵循一定的數學分布;

b.假設展館服務率相同，若不同取其平均值;

c. 假設電梯服務率遵循一定的數學分布。

基于以上假設，本文按照游客行為設計模型。當游客到達東方明珠時，會首先在售票處購票，購票時會有隊列（Queue1），并且按照60歲以上老人和普通人會有不同的優先級，老人比普通人購票優先級要高，先接受服務。旅客購票后有一定的概率P1當日不游覽，而剩下的旅客會選擇排隊等待進入東方明珠，此處會有隊列（Queue2）。進入東方明珠內，游客參觀完低級的展館后，會有一定的概率P2選擇離開而不繼續往上走。決定往上層走的游客將到搭乘電梯的隊列（Queue3）排隊等待搭乘電梯。參觀完所有展館后便離開。

2 系統建模

基于對上述模型的分析，本文將系統分成模塊，分別是：排隊購票模塊、參觀低層展館模塊、參觀高層展館模塊。

排隊購票模塊模擬游客在景點外售票處購票然后選擇進入景點或者離開的過程。visitors模塊按照λ=0.1的Possion分布產生實體，表示平均每分鐘來10個游客。然后按照0.2：0.8的比例設置優先級，表示10個人里面有兩個老人可以優先排隊購票。然后進入優先級隊列、進入Ticket Office購票，售票處的服務速度按照λ=0.5的Possion分布，服務數量為10，表示售票的速度平均為0.5min每個人，10個售票窗口。購票完后，這時候有1%的游客選擇離開，剩下99%的游客進入參觀低層展館的模塊。

參觀低層展館模塊模擬游客在景點入口處排隊檢票，工作人員按照時間限制人數進入景點內，然后游客參觀低層展館的過程。

從entrance模塊來的游客進入隊列（Queue2），等待檢票進入展館參觀，低層展館數量為1，游客參觀的速度設置為λ=0.01的Possion分布，表示低層展館可容納1000人，每個游客參觀的時間為10min。參觀完低層展館后，有5%的人選擇放棄參觀高層展館，95%的人準備搭乘電梯往上參觀高層展館。

參觀高層展館模塊模擬游客排隊等待搭乘電梯參觀高層展館的過程。

準備參觀高層展館的游客在電梯外頭排隊等待，電梯的服務速度按照λ=4/60的Possion分布，電梯的數量為1，表示每4分鐘（往返）可搭載60名游客。搭乘電梯完后，游客參觀高層展館。

建模完畢后連接各個模塊，形成系統模型。

3 模型仿真

為了獲得仿真數據，在模型中visitors、Pirority Queue、Ticket Office、FIFO Queue、visit、FIFO Queue1、in the elevator模塊加上示波器和顯示器，分別獲得游客總數SUM，購票平均等待時間PQWait，購票平均隊長PQAl，售票處利用率TOutil，進入景點的游客人數RSUM，檢票處平均等待時間FQWait，進入高層展館的游客人數HSUM，電梯處平均等待時間EWait，電梯利用率Eutil。

因為系統根據不同的隨機數種子產生出的顧客數不同，因此分別設定5個不同的隨機數種子在原始配置下進行仿真實驗，并將結果記錄在表1。

由表1可以看出在大游客流量的情況下，售票隊列的平均等待時間只有0.35分鐘，售票處利用率達到50%，實際進入景點的游客幾乎達到游客總人數的99%，進入景點的游客等待時間也只有0.1分鐘，說明人們參觀低層展館的時間相對較快，但電梯的平均等待時間達到了2.3分鐘左右，因電梯的服務數量原本就少，只有一部，這就造成時間的浪費。由于該表是在普通情況下仿真的，在旅游黃金周等特殊情況應該采取特殊的措施，因此下面將進行優化配置，以求達到滿足需求。

4 模型優化

針對上面建模的售票處，做出如下優化：把售票處服務臺數增加到12個，可加入網上訂票、購票機等。同時將參觀低層展館模塊控制為每11分鐘放入1000人，這樣可以使搭乘電梯模塊的人數增長降低。同時，在安全情況下，小幅度增加電梯的搭載人數，此時人們等待電梯的平均時間也隨之下降。

優化后的系統數據見表2：

對上述數據進行分析，當售票臺數增加到12后，可以發現購票隊列的平均等待時間幾乎可以忽略不計，同時，增加參觀低層展館的游客參觀時間，11分鐘內允許放入1000個游客，且在安全范圍里，將電梯搭載人數由60人增加到65人，也使得后面電梯的平均等待時間降低到2分鐘左右，對比起我們日常生活中的實際情況，這樣的等待時間是可以接受的。雖然電梯的利用率有所下降，但考慮到安全保障的情況下，這是合理的。

5 結束語

本文基于數字化排隊購票的方式建立旅游景區設施配置的實體模型，通過對旅游景區設施配置的優化，減少了旅客參觀過程的等待時間，提高了旅游景區的接待能力。使旅游景區服務工作變得簡單高效，為旅游景區設施配置優化設計和合理利用提供了可靠依據。

參考文獻：

[1] 馬勇，李璽.旅游景區規劃與項目設計[M].北京：中國旅游出版社，2008.

[2] 廖建華，廖志豪.區域旅游規劃空間布局的理論基礎[J].云南師范大學學報，2004， 36（5）：130-134.

[3] 吳承忠，韓光輝.國外大都市郊區旅游空間模型研究[J].城市問題，2003，（6）：68—72.

[4] 張仁軍.基于GIS與Multi-Agent System的景區游客空間行為模擬系統[J].四川師范大學學報（自然科學版）.2006，29（4）：495-498.

[5] 王瑜，李強，陳晉，等.游覽性公共場所人員擁堵緩解策略的仿真模擬[J].中國安全科學學報.2011，21（7）：27-32.

[6] 楊湘龍，王飛，馮允成.仿真優化理論與方法綜述.計算機仿真，2000，17（5）：1-5.

【通聯編輯：唐一東】