天津站旅客進站系統仿真優化研究

劉亮，王霄

（天津工業大學 經濟與管理學院，天津 300387）

0 引 言

隨著經濟和科學技術的快速發展，火車作為一種便捷的公共交通工具，已受到越來越多關注。鐵路客運站應以提升運營水平、提高旅客出行舒適度與滿意度、盡量實現不用排隊、避免產生擁堵現象為服務目標。在旅客選擇鐵路出行的過程中，旅客進站安檢以及實名制身份信息驗證環節通常耗時最長，同時這也是火車站容易產生擁堵現象的原因之一。

目前已有一些關于改善火車站旅客進站排隊擁堵現象的研究成果。張曉磊等利用排隊理論和模特法對高峰期服務窗口的擁堵情況進行了分析與優化，同時利用WinQSB軟件建模運算得到了不同時期服務窗口需求量。姜耀武運用數理統計理論分析出旅客到達時間和服務時間服從的數學分布規律，采用蒙特卡羅模擬方法建立安檢排隊模擬模型并利用MATLAB進行設計實現。楊林正等對M/M/1/∞/∞/FCFS排隊系統模型進行優化，并重新合并了實名認證和安檢過程。宋衛斌等以客戶的滿意程度為條件，測算出了在穩定平衡狀況下排隊系統的主要技術指標，還分析了具有優先權的多級顧客服務模式。然而，上述文獻沒有提出在非高峰期和高峰期車站需要的安檢以及實名制驗證設備數量優化。

因此，本文針對火車站排隊擁堵現象較為嚴重的實名制身份信息驗證和安檢這兩個環節，以天津站南廣場旅客進站數據為例，運用排隊論和仿真建模思想對問題進行建模與分析研究，并利用計算機軟件進行模擬運算，提出車站增設安檢設備的具體數目以及一些改進措施，以提升車站進站效率，提高旅客的滿意度和服務質量，對以后客運高峰時期的準備工作也有借鑒意義。

1 旅客進站流程

火車站旅客進站流程如圖1所示。隨著網絡技術的迅速發展，互聯網購票已非常普遍，又由于電子客票的大力推廣與實現，因此火車站售票廳基本不會出現排隊擁堵現象。根據前期調調查研究與分析，進站時的安檢以及實名制身份信息驗證過程耗時很長，容易產生擁堵排隊現象，因此，本文選擇這兩處的排隊擁堵情況進行研究優化。

圖1 旅客進站流程

2 旅客進站排隊模式

2.1 排隊過程分析

經過前期調查分析，天津站南廣場旅客進站排隊模型屬于混合排隊模式，這種進站排隊模式目前在很多車站是非常常見的。旅客經過實名認證和安檢兩個環節才可順利進站。天津站南廣場旅客進站需先經過安檢，自行選擇某一安檢隊列排隊等待安檢，通過安檢之后再自行選擇一隊列排隊進行實名制驗證，最后順利進站。

2.2 旅客進站排隊模型構建

排隊系統，由一個或多個服務臺構成。一般來說，根據排隊系統定義及特點，可以將排隊系統分為輸入過程、排隊規則、服務機構。

2.2.1 輸入過程

輸入過程指在某一確定的排隊系統中顧客到達排隊系統的特點及規律，顧客的總體數量稱為顧客源，有限的顧客源指顧客數量是有上限的，無限的顧客源指顧客數量沒有上限可以無限增多；到達模式指在一個排隊系統中顧客到達排隊系統的規律和特征。由于客流量大，本文所見模型的旅客源是無限的，旅客輸入過程服從參數為的泊松分布，表示系統的平均到達率。

2.2.2 排隊規則

排隊規則指在一個排隊系統中顧客經過輸入過程進入系統之后以怎樣的方式和規則進行排隊等候服務，其類型包括損失制、等待制和混合制三種。本文所建的天津站旅客進站系統仿真模型采取先到先服務規則，即先服務較早到達排隊系統的顧客，本文所建排隊模型的排隊規則服從參數為的負指數分布，表示平均服務率。

2.2.3 服務機構

服務機構指排隊系統中服務臺的數量分布以及服務的特點和規律，其中服務臺數量只有一個的排隊系統稱為單服務臺排隊系統，服務臺數量大于一的稱為多服務臺排隊系統。本文所研究的模型中服務機構包括實名制驗證、和安檢兩個部分。

經過上述分析，個旅客在時間內到達排隊系統的概率P()為：

系統的平均到達率的極大似然估計值為：

表示旅客數量，X表示在第個時間間隔內到達排隊系統的旅客人數；表示在單位時間內到達排隊系統的平均旅客人數。

行李安檢是整個排隊過程中最復雜的過程，因此這一過程在很大程度上影響了了行李安檢速度。當旅客數量為，行李掃描儀的數量為，排隊的長度L為：

表示系統只有一個服務臺時的服務強度；

ρ表示系統有個服務臺時的服務強度；

表示系統空閑的概率，即沒有旅客到達的概率；

P表示系統中有個旅客在排隊等待的概率。

3 旅客進站情況仿真分析

3.1 天津站概況

天津站始建于19世紀，位于河北區和河東區的交界，是一個高鐵和普通列車的混合站。從天津站建成已超過一百年，歷經多次人為翻新改建，天津站交通樞紐現有鐵路客站、交通廣場等五大功能區。如今作為天津市大型交通樞紐的重要組成部分之一，天津站有著重要地位。天津站包括南廣場和北廣場兩個廣場，由于地理位置以及商業規劃等原因，在天津站乘車的旅客大部分選擇從南廣場進站乘車，這也導致南廣場客流量遠大于北廣場，因此，本文是以天津站南廣場旅客進站排隊進行研究。

3.2 AnyLogic仿真軟件介紹

Anylogic軟件是一款直觀簡單、用途多樣廣泛的仿真軟件，包括基礎平臺、行人庫、流程庫等部分，可視化程度較高，可以進行動畫、3D動畫仿真演示，目前已經在全世界廣泛采用，應用領域非常廣闊。Anylogic軟件可以進行離散事件、基于智能體以及系統動力學建模，能夠支持企業庫、軌道庫、交通庫等混合仿真。因此本文選擇AnyLogic仿真平臺來進行旅客進站排隊系統的建模與仿真。

3.3 AnyLogic仿真模型搭建流程

本文在AnyLogic仿真平臺建模流程如圖2所示。

圖2 仿真模型搭建流程

3.4 仿真邏輯

天津站南廣場候共有1個入口進入安檢以及實名制驗票區域，從南廣場進站口進入之后有6臺行李安檢設備以及配備6個人工安檢區域、通過安檢以后有14臺實名制驗證機器以供旅客刷身份證打開閘機順利進站。本文所建模型的仿真邏輯地圖如圖3所示，其中，service1、service2、service3、service4、service5、service6表示6處安檢區域，service7、service8、service9表示通過安檢后要經過的16臺實名制驗票機器。

圖3 天津站旅客進站仿真地圖

本文在AnyLogic仿真平臺建立的天津站旅客進站系統仿真優化模型如圖4所示，PedSource指旅客出現，即顧客源，PedSelectOutput指任意選擇一處安檢隊列以及實名制驗票隊列進行排隊，即選擇排隊隊列，PedService表示旅客接受安檢服務和實名制驗票服務，即接受服務，進行安檢和實名制驗票之后，PedGoTo表示旅客進入候車室，最后在PedSink消失。

圖4 天津站南廣場旅客進站仿真邏輯流程圖

3.5 仿真參數

根據前期調研數據，在非高峰期，天津站日均旅客發送量大約為三萬人次，旅客到達量約為1 200人/時，旅客到達率約為20人/分。在春節、國慶、小長假等節假日等高峰期，天津站日均旅客發送量大約是九萬人次，進站旅客到達量約3 500人/時，旅客到達率約為58人/分。實名制驗證過程服從時間參數為3 s和9 s 的均勻分布Uniform（3，9）；安檢過程時間服從三角分布Triangle（20，29，25）。因此本文所建立的的AnyLogic旅客進站排隊仿真模型參數設定如表1所示。

表1 天津站南廣場旅客進站仿真模型參數

3.6 仿真結果分析及改善措施

3.6.1 初始狀態下非高峰與高峰期旅客排隊情況

根據前期的參數設置，在AnyLogic仿真平臺進行建模仿真，得到天津站南廣場旅客進站排隊系統建模仿真結果如圖5、圖6所示。

圖5 非高峰期旅客進站仿真結果

圖6 高峰期旅客進站仿真結果

由圖5可知，在非高峰期，安檢和實名制驗證兩個過程幾乎不會產生排隊擁堵現象，說明當前的設備配置可以滿足非高峰期旅客出行的需求。

從圖6可以看出，在高峰期，安檢處隊列較長，擁堵現象較為嚴重，當旅客通過安檢進入實名制驗票環節后，也容易產生排隊擁堵現象，說明此時的設備配置無法滿足高峰期旅客出行的需求。

3.6.2 增加設備數量后高峰期旅客排隊情況

根據以上仿真結果可知，目前的設備配置無法滿足高峰期旅客出行的需求，因此考慮增加設備數量。增加兩臺安檢設備，仿真結果如圖7所示，排隊擁堵現象有所改善。增加四臺安檢設備，仿真結果如圖8所示，排隊擁堵現象幾乎不會出現。

圖7 高峰期旅客進站仿真結果

圖8 高峰期旅客進站仿真結果

3.6.3 高峰期提高服務效率后旅客排隊情況

為縮短旅客進站時間，提高旅客進站的效率，除了增加設備數量，也可以考慮提高安檢效率從而縮短安檢時間以緩解旅客排隊情況。因此提高安檢設服務效率之后，仿真結果如圖9所示，排隊擁堵情況有所改善。但是對比圖9與圖7可知，改善效果不如增加四臺安檢設備的效果。

圖9 高峰期旅客進站仿真結果（提高安檢服務效率）

3.6.4 仿真結果分析

由以上仿真結果可知，天津站南廣場旅客進站目前主要存在以下問題：（1）安檢設備數量不足以應對高峰期客流，高峰期安檢環節擁堵現象嚴重。（2）安檢服務效率還需要進一步提高，尤其是高峰期，以緩解安檢處的排隊擁堵情況。（3）高峰期至少需要增加4臺安檢設備以滿足旅客舒適出行的需求，并且增加安檢設備數量比提高安檢效率對于緩解排隊擁堵現象的效果好。

4 結 論

本文從滿足旅客的實際需求出發，運用排隊理論和仿真建模思想，對天津站南廣場旅客進站流程和車站設施布局工作進行優化，分析解決了面對高峰期和非高峰期應如何調整安檢設備數量以減少排隊擁堵現象，提高了服務效率和顧客滿意度，優化了資源設施，增強了鐵路部門的綜合實力。由于鐵路客運的復雜性和規模性，要進一步緩解整個客運站的擁堵現象還需要更深入地調查研究與改善。鐵路部門可以根據實際情況，進行動態的調整，為以后非高峰期以及高峰期安全高效地運行提供參考。