地鐵站客流仿真模擬研究

□文/楊 鑫 楊 力

（安徽理工大學經(jīng)濟與管理學院 安徽·淮南）

［提要］ 由于我國城市軌道交通建設和城市規(guī)劃范圍的不斷擴展，為形成合理的車站點與仿真模型以及對于城市軌道交通客流路線規(guī)模及其相應設備布置方式的進一步改良。本文以合肥城市軌道交通某一車站為例，基于Anylogic 軟件平臺進行仿真模型建設，并從物理模型結構和社會力建模邏輯思想兩方面，介紹模擬建設的要點。通過對仿真模擬的歷史數(shù)據(jù)進行計算和數(shù)據(jù)分析，給出相應優(yōu)化方案，并輔助以圖表的形式體現(xiàn)優(yōu)化前后比較。

隨著中國社會經(jīng)濟技術的迅速發(fā)展，更多的省市建設了地鐵線路系統(tǒng)，由于城市地鐵擁有運能大、車速快、安全準時、成本低、節(jié)約能源、換乘舒適方便，以及可減少城市地面交通的擁堵和利于環(huán)保等優(yōu)勢，常被稱之為“綠色交通”。

合肥軌道交通網(wǎng)絡構建規(guī)劃中第一條線路2016 年12 月26 日正式開通運營。截至2021 年6 月24 日，合肥軌道交通線網(wǎng)總客運量首次突破7 億人次。隨著線路的增加，城市軌道交通的初步成型，使得客運量愈加龐大，一些問題必須得到重視。在城市軌道交通這種復雜的社會環(huán)境中，客流乘車行為的安全性、舒適性、效率性以及結節(jié)瓶頸區(qū)域的通行速率引起愈來愈多的關注。

一、地鐵站仿真物理模型構建

（一）仿真軟件選擇。本文選擇Anylogic 軟件平臺進行對“合肥火車站”地鐵站的仿真模型構建。相較于其他仿真軟件，Aanylogic 不僅支持智能體組合建模，而且是唯一支持多Agent共同調(diào)用的仿真商業(yè)軟件。具備對混合系統(tǒng)、離散性時間和連續(xù)行為進行仿真模擬功能。Anylogic 以設計方法論為理論基礎，來源于極其新穎的復雜系統(tǒng)，能夠支持企業(yè)庫、軌道庫、交通庫混合仿真。本文主要基于Aanylogic 中行人庫的社會力模型來構建形象客流的仿真模擬，在此基礎之上提供高自由度的開發(fā)環(huán)境，以迎合不同情況的發(fā)生以及多元素的影響。

（二）地鐵站空間分析。本文以合肥市廬陽區(qū)某一城市軌道交通站點為例進行仿真模型構建。由于地鐵站建筑圖紙屬于軌道集團官方資料，所以本文采用預估法來確定其空間結構，先通過bing 地圖、谷歌地圖等在線地圖，以俯瞰角度確定其外觀，再用線上測量工具測量距離并等比例確定其大概尺寸。最后，親自向“合肥火車站”地鐵站現(xiàn)場實地考察，查看相關示意圖，確定整體三維立體物理模型的結構。

（三）地鐵站物理模型構建。在Anylogic 軟件平臺進行物理模型的建立，首先設定比例尺，1 像素對應25 米，其次設置好三維參數(shù)，X、Y 體現(xiàn)其車站的大小。參數(shù)Z 的大小代表地鐵站的層數(shù)位置，設定一層為5 米。本模型設置三層，地面層、B1 層以及B2 層。其中，B1 層代表地鐵站廳層，B2 層代表站臺層。模型中符合基本建筑邏輯，線條、墻體閉合，智能體行人不會出現(xiàn)不符合社會力學的行走路徑、穿模等非現(xiàn)實現(xiàn)象。并且添置安檢門、閘機、自動售票機、自動扶梯、柵欄、路徑指示牌等設施。樓層間的“開口”只能通過扶梯來實現(xiàn)，只有通過“扶梯”才可進行上下層行為。行人進出站需通過“目標線”，行走路徑遵行正常社會學規(guī)律，B1、B2 層平面圖如圖 1、圖 2 所示。（圖 1、圖 2）

圖1 B1 地鐵站廳層平面圖

圖2 B2 站臺層平面圖

在確定整體模型無邏輯性錯誤之后，拖入三維窗口進行演示，得到三維效果圖，如圖3 所示。（圖3）

圖3 車站三維立體圖

二、地鐵站客流行為邏輯模擬

（一）行人進出站乘車行為模擬?；谛腥说某Ｒ?guī)乘車路徑模擬出行人乘車的基本流程，從A、B、C、D 四個進口進入站臺層，其中A、D 兩口為一端，C、B 兩口為另一端。基于智能手機的快速發(fā)展以及實地在車站進行的考察記錄，手機掃碼通過閘機成為主流，故利用“selectout”模塊將進入的行人設置七成為直接通過安檢用手機掃碼通過閘機，剩下三成通過自動售票機，售票后在進行安檢，通過閘機。行人通過扶梯進入B2 候車層候車。

而下車出站的行人，基于社會力行為的邏輯，從下車的“目標線”產(chǎn)出，選擇相對最近的扶梯上到B1 層，通過閘機。根據(jù)上述流程所構建的仿真物理模型，對客流乘車出站行走路徑與物理設施之間的相關邏輯關系進行模擬分析，依據(jù)于每層模型的邏輯關系將各個設備設施之間進行連接，最終考慮樓層之間的邏輯聯(lián)系，以此構建成該地鐵車站仿真模型完整的邏輯框架圖，乘客乘車邏輯框架圖與出站邏輯框架圖分別如圖4 和圖5所示。（圖 4、圖 5）

趨成熟，在新型電網(wǎng)規(guī)劃體系中運用這些技術可以提高地理環(huán)境信息數(shù)據(jù)獲取的準確性和及時性。另外，在外部數(shù)據(jù)中存在大量的非結構化數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)非常容易被忽視，針對這一問題，新型電網(wǎng)規(guī)劃體系一般是對每類非結構化數(shù)據(jù)進行分析，并通過提取數(shù)據(jù)特征等方法來對數(shù)據(jù)進行識別，同時去掉非結構化數(shù)據(jù)中的冗余部分，再對優(yōu)化的非結構化數(shù)據(jù)進行分類整理。

圖4 乘車邏輯框架圖

圖5 出站邏輯框架圖

（二）仿真模擬邏輯思路內(nèi)涵。為了真實模擬客流，新建智能體“person”，其中設置參數(shù)“gender”，可使新生成的男女概率均為50%。而所有新生成的乘客，都從A、B、C、D 四個進出口生成，并新設兩個集合“collection”采用 randomFrom（collection）函數(shù)使得“pedSource”模塊可以正常運行，同時添加兩個事件“event”采用inject（）函數(shù)調(diào)用，可以確定乘客的生成時間、數(shù)量，也方便根據(jù)客流量的不同，來改變生成時間間隔，達到實現(xiàn)早晚高峰的情況。

而在乘客出站行為邏輯模擬中，為實現(xiàn)就近原則找出口的社會行為。新建集合“exit”并調(diào)用nearestExit 函數(shù)，具體代碼如下：

double dshortest = infinity；

EscalatorGroup nearestexit = null；

for（EscalatorGroup exit ：exits）{

double d = ped.distanceTo（exit.getX（），exit.getY（））；

if（d ＜dshortest）{

nearestexit = exit；

}

}

return nearestexit ；

至此，地鐵站行人仿真模擬模型構建完成，可以演示，效果如圖6 所示。（圖6）

圖6 客流仿真圖

三、地鐵站客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計及分析

（一）數(shù)據(jù)邏輯生成。地鐵車站仿真模型進行演示之后生成相關數(shù)據(jù)，基本有圖與表兩種形式體現(xiàn)。本仿真模型通過Anylogic 中“直方圖”“時間折線圖”“密度圖”應用模塊來分別統(tǒng)計出入站的“時間”“速度”以及“擁擠程度”等相關參數(shù)。并對此進行相關分析與建議。

在“pedSource”模塊后添加“timeMeasureStart”模塊，在“pedSink”模塊前添加“timeMeasureEnd”模塊。對乘車以及落車的4 條邏輯線皆如此操作，即可統(tǒng)計到客流的進站以及出站時間分布。

為統(tǒng)計客流的平均速度，新添參數(shù)“speed”，事件“event”并調(diào)用函數(shù)：

speed=0；

for（Person p：people）

speed=speed+p.getSpeed（）/people.size（）；

來遍歷所有行人的移動速度并取平均值。最后，通過行人庫添加“密度圖”并選定統(tǒng)計參數(shù)為“行人”智能體。默認情況下“臨界密度”（Critical Density）值為 1.5 個單位/m2，為貼合實際客流情況，調(diào)整為2.0 個單位/m2。

（二）數(shù)據(jù)統(tǒng)計及分析。假設模型中出站服務延遲時間均相同，自動扶梯固定運行速度為0.5m/s 左右，不同步速的客流呈均勻分布之勢，行人速度0.4～1.0m/s 左右，綜合統(tǒng)計客流乘車，出站密度圖效果如圖7、圖8 所示。（圖7、圖8）

圖7 出站服務延遲120s 時區(qū)域密度圖

圖8 出站服務延遲240s 時區(qū)域密度圖

由密度圖表明，該仿真模型還是存在問題。通過模型演示效果分析原因可知，B1 站廳層是所有客流進站乘車與所有出站乘客的交匯點，行人數(shù)量大約為地面層以及B2 候車層的客流數(shù)量之和，而客流的到達時間間隔由D.G.Kendall 在1953 年提出的排隊論模型論證中可以得出，服從指數(shù)分布。當客流增多時，自動扶梯以及閘機的行人密度明顯過大，排隊路徑也顯得較為雜亂，應考慮對安全閘機的構建位置及數(shù)量的多少有所修繕、引導標識的適當安放也有利于客流路徑的合理化分布。

從模型B1 層物理模型來看，自動售票機的數(shù)量并不能滿足客流增多情況下購票安檢的流程速率，對此，A、D 側(cè)口通道處可以考慮增加自動售票機設施的數(shù)量，同時對閘機口的位置進行改善，在增加閘機口數(shù)量的預估前提下，將閘機口與安檢門的位置相對拉遠，方便排隊路徑的優(yōu)化改善。同時，對A 口出站客流行為，通過增添連續(xù)隔離柵欄將客流引導至A 側(cè)通道處，對應在模型里邏輯架構里，即是通過添加新的“路徑”區(qū)域，來控制客流的行走路徑。方便出站行人可以順著人流正常出站，而D 口出站行人與A 口進站行人可以通過同向?qū)颍瑏矸乐谷肆鞯慕徊妫沟谩俺稣尽薄俺塑嚒毙袨榛ゲ桓缮妫斐蓳頂D擁擠現(xiàn)象。

同時，可全程使用語音提示，提示乘客提前準備好健康碼、行程碼，提高防疫工作流程效率，減輕出口閘機處的擁堵。這樣不僅可以緩解通道處與閘機出口處的擁堵現(xiàn)象，還能減少不熟悉乘客的遲疑。對于B、C 口可進行同樣的改善措施。同時，考慮到疫情防控以及客運安全的嚴格把控，可以增添新的安檢設備，行人自行安檢，提高排隊速率的同時，保證安檢質(zhì)量。

通過在模型中新添加閘機口的數(shù)量以及規(guī)劃行人路徑等一系列措施來改善仿真模型之后。由兩次模型演示所出的進出站時間分布以及平均行人速度來計算出在客流主要行為的平均用時以及整體過程的平均速度對比，結果見表1。（表1）

表1 改善前后模型客流參數(shù)對比一覽表

通過表1 可以明顯看出，行人的進出站平均用時有所減少，而平均步行速度也接近于1.3m/s 的“舒適速度”。對行人在地鐵站的乘車時間以及效率有較大提升。

綜上，本文以城市軌道交通站為例，在Aanylogic 軟件臺上對其進行仿真模型的構建。運用社會力學模型，貼合實際，演示出客流乘車、出站、安檢等行為流程。通過仿真模擬分析，得出了三維效果圖、客流流密度圖及各個進出口中，行人乘車與出站行為的平均用時和平均速度表，并觀察B1 層擁堵節(jié)點，在不改變地鐵站整體架構的基礎上，針對性地提出了優(yōu)化措施，并進行仿真優(yōu)化實驗。優(yōu)化后，新添護欄的布置更加合理，并對仿真模型的演示數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析。綜合對客流特點的結果，提出了實際有用的優(yōu)化意見，通過三線表直觀地展現(xiàn)出優(yōu)化的效果。雖然是仿真模擬，但是與實際情況較為貼合，其中問題仍具有普遍性和代表性。期望后續(xù)研究可以對客流問題的改善更進一步、更具有借鑒性。