天津站旅客进站系统仿真优化研究

刘亮，王霄

（天津工业大学 经济与管理学院，天津 300387）

0 引 言

随着经济和科学技术的快速发展，火车作为一种便捷的公共交通工具，已受到越来越多关注。铁路客运站应以提升运营水平、提高旅客出行舒适度与满意度、尽量实现不用排队、避免产生拥堵现象为服务目标。在旅客选择铁路出行的过程中，旅客进站安检以及实名制身份信息验证环节通常耗时最长，同时这也是火车站容易产生拥堵现象的原因之一。

目前已有一些关于改善火车站旅客进站排队拥堵现象的研究成果。张晓磊等利用排队理论和模特法对高峰期服务窗口的拥堵情况进行了分析与优化，同时利用WinQSB软件建模运算得到了不同时期服务窗口需求量。姜耀武运用数理统计理论分析出旅客到达时间和服务时间服从的数学分布规律，采用蒙特卡罗模拟方法建立安检排队模拟模型并利用MATLAB进行设计实现。杨林正等对M/M/1/∞/∞/FCFS排队系统模型进行优化，并重新合并了实名认证和安检过程。宋卫斌等以客户的满意程度为条件，测算出了在稳定平衡状况下排队系统的主要技术指标，还分析了具有优先权的多级顾客服务模式。然而，上述文献没有提出在非高峰期和高峰期车站需要的安检以及实名制验证设备数量优化。

因此，本文针对火车站排队拥堵现象较为严重的实名制身份信息验证和安检这两个环节，以天津站南广场旅客进站数据为例，运用排队论和仿真建模思想对问题进行建模与分析研究，并利用计算机软件进行模拟运算，提出车站增设安检设备的具体数目以及一些改进措施，以提升车站进站效率，提高旅客的满意度和服务质量，对以后客运高峰时期的准备工作也有借鉴意义。

1 旅客进站流程

火车站旅客进站流程如图1所示。随着网络技术的迅速发展，互联网购票已非常普遍，又由于电子客票的大力推广与实现，因此火车站售票厅基本不会出现排队拥堵现象。根据前期调调查研究与分析，进站时的安检以及实名制身份信息验证过程耗时很长，容易产生拥堵排队现象，因此，本文选择这两处的排队拥堵情况进行研究优化。

图1 旅客进站流程

2 旅客进站排队模式

2.1 排队过程分析

经过前期调查分析，天津站南广场旅客进站排队模型属于混合排队模式，这种进站排队模式目前在很多车站是非常常见的。旅客经过实名认证和安检两个环节才可顺利进站。天津站南广场旅客进站需先经过安检，自行选择某一安检队列排队等待安检，通过安检之后再自行选择一队列排队进行实名制验证，最后顺利进站。

2.2 旅客进站排队模型构建

排队系统，由一个或多个服务台构成。一般来说，根据排队系统定义及特点，可以将排队系统分为输入过程、排队规则、服务机构。

2.2.1 输入过程

输入过程指在某一确定的排队系统中顾客到达排队系统的特点及规律，顾客的总体数量称为顾客源，有限的顾客源指顾客数量是有上限的，无限的顾客源指顾客数量没有上限可以无限增多；到达模式指在一个排队系统中顾客到达排队系统的规律和特征。由于客流量大，本文所见模型的旅客源是无限的，旅客输入过程服从参数为的泊松分布，表示系统的平均到达率。

2.2.2 排队规则

排队规则指在一个排队系统中顾客经过输入过程进入系统之后以怎样的方式和规则进行排队等候服务，其类型包括损失制、等待制和混合制三种。本文所建的天津站旅客进站系统仿真模型采取先到先服务规则，即先服务较早到达排队系统的顾客，本文所建排队模型的排队规则服从参数为的负指数分布，表示平均服务率。

2.2.3 服务机构

服务机构指排队系统中服务台的数量分布以及服务的特点和规律，其中服务台数量只有一个的排队系统称为单服务台排队系统，服务台数量大于一的称为多服务台排队系统。本文所研究的模型中服务机构包括实名制验证、和安检两个部分。

经过上述分析，个旅客在时间内到达排队系统的概率P()为：

系统的平均到达率的极大似然估计值为：

表示旅客数量，X表示在第个时间间隔内到达排队系统的旅客人数；表示在单位时间内到达排队系统的平均旅客人数。

行李安检是整个排队过程中最复杂的过程，因此这一过程在很大程度上影响了了行李安检速度。当旅客数量为，行李扫描仪的数量为，排队的长度L为：

表示系统只有一个服务台时的服务强度；

ρ表示系统有个服务台时的服务强度；

表示系统空闲的概率，即没有旅客到达的概率；

P表示系统中有个旅客在排队等待的概率。

3 旅客进站情况仿真分析

3.1 天津站概况

天津站始建于19世纪，位于河北区和河东区的交界，是一个高铁和普通列车的混合站。从天津站建成已超过一百年，历经多次人为翻新改建，天津站交通枢纽现有铁路客站、交通广场等五大功能区。如今作为天津市大型交通枢纽的重要组成部分之一，天津站有着重要地位。天津站包括南广场和北广场两个广场，由于地理位置以及商业规划等原因，在天津站乘车的旅客大部分选择从南广场进站乘车，这也导致南广场客流量远大于北广场，因此，本文是以天津站南广场旅客进站排队进行研究。

3.2 AnyLogic仿真软件介绍

Anylogic软件是一款直观简单、用途多样广泛的仿真软件，包括基础平台、行人库、流程库等部分，可视化程度较高，可以进行动画、3D动画仿真演示，目前已经在全世界广泛采用，应用领域非常广阔。Anylogic软件可以进行离散事件、基于智能体以及系统动力学建模，能够支持企业库、轨道库、交通库等混合仿真。因此本文选择AnyLogic仿真平台来进行旅客进站排队系统的建模与仿真。

3.3 AnyLogic仿真模型搭建流程

本文在AnyLogic仿真平台建模流程如图2所示。

图2 仿真模型搭建流程

3.4 仿真逻辑

天津站南广场候共有1个入口进入安检以及实名制验票区域，从南广场进站口进入之后有6台行李安检设备以及配备6个人工安检区域、通过安检以后有14台实名制验证机器以供旅客刷身份证打开闸机顺利进站。本文所建模型的仿真逻辑地图如图3所示，其中，service1、service2、service3、service4、service5、service6表示6处安检区域，service7、service8、service9表示通过安检后要经过的16台实名制验票机器。

图3 天津站旅客进站仿真地图

本文在AnyLogic仿真平台建立的天津站旅客进站系统仿真优化模型如图4所示，PedSource指旅客出现，即顾客源，PedSelectOutput指任意选择一处安检队列以及实名制验票队列进行排队，即选择排队队列，PedService表示旅客接受安检服务和实名制验票服务，即接受服务，进行安检和实名制验票之后，PedGoTo表示旅客进入候车室，最后在PedSink消失。

图4 天津站南广场旅客进站仿真逻辑流程图

3.5 仿真参数

根据前期调研数据，在非高峰期，天津站日均旅客发送量大约为三万人次，旅客到达量约为1 200人/时，旅客到达率约为20人/分。在春节、国庆、小长假等节假日等高峰期，天津站日均旅客发送量大约是九万人次，进站旅客到达量约3 500人/时，旅客到达率约为58人/分。实名制验证过程服从时间参数为3 s和9 s 的均匀分布Uniform（3，9）；安检过程时间服从三角分布Triangle（20，29，25）。因此本文所建立的的AnyLogic旅客进站排队仿真模型参数设定如表1所示。

表1 天津站南广场旅客进站仿真模型参数

3.6 仿真结果分析及改善措施

3.6.1 初始状态下非高峰与高峰期旅客排队情况

根据前期的参数设置，在AnyLogic仿真平台进行建模仿真，得到天津站南广场旅客进站排队系统建模仿真结果如图5、图6所示。

图5 非高峰期旅客进站仿真结果

图6 高峰期旅客进站仿真结果

由图5可知，在非高峰期，安检和实名制验证两个过程几乎不会产生排队拥堵现象，说明当前的设备配置可以满足非高峰期旅客出行的需求。

从图6可以看出，在高峰期，安检处队列较长，拥堵现象较为严重，当旅客通过安检进入实名制验票环节后，也容易产生排队拥堵现象，说明此时的设备配置无法满足高峰期旅客出行的需求。

3.6.2 增加设备数量后高峰期旅客排队情况

根据以上仿真结果可知，目前的设备配置无法满足高峰期旅客出行的需求，因此考虑增加设备数量。增加两台安检设备，仿真结果如图7所示，排队拥堵现象有所改善。增加四台安检设备，仿真结果如图8所示，排队拥堵现象几乎不会出现。

图7 高峰期旅客进站仿真结果

图8 高峰期旅客进站仿真结果

3.6.3 高峰期提高服务效率后旅客排队情况

为缩短旅客进站时间，提高旅客进站的效率，除了增加设备数量，也可以考虑提高安检效率从而缩短安检时间以缓解旅客排队情况。因此提高安检设服务效率之后，仿真结果如图9所示，排队拥堵情况有所改善。但是对比图9与图7可知，改善效果不如增加四台安检设备的效果。

图9 高峰期旅客进站仿真结果（提高安检服务效率）

3.6.4 仿真结果分析

由以上仿真结果可知，天津站南广场旅客进站目前主要存在以下问题：（1）安检设备数量不足以应对高峰期客流，高峰期安检环节拥堵现象严重。（2）安检服务效率还需要进一步提高，尤其是高峰期，以缓解安检处的排队拥堵情况。（3）高峰期至少需要增加4台安检设备以满足旅客舒适出行的需求，并且增加安检设备数量比提高安检效率对于缓解排队拥堵现象的效果好。

4 结 论

本文从满足旅客的实际需求出发，运用排队理论和仿真建模思想，对天津站南广场旅客进站流程和车站设施布局工作进行优化，分析解决了面对高峰期和非高峰期应如何调整安检设备数量以减少排队拥堵现象，提高了服务效率和顾客满意度，优化了资源设施，增强了铁路部门的综合实力。由于铁路客运的复杂性和规模性，要进一步缓解整个客运站的拥堵现象还需要更深入地调查研究与改善。铁路部门可以根据实际情况，进行动态的调整，为以后非高峰期以及高峰期安全高效地运行提供参考。