基于系統仿真的汽車客運站售票系統研究

摘要本文采用系統仿真的方法對客運站售票系統進行研究。結果表明，應用仿真技術模擬可以給汽車客運站設計者和管理者提供有力支持。

中圖分類號:TP39文獻標識碼:A

0 引言

售票是公路客運服務的首要環節，雖然目前客運站售票系統較以往有很大改觀，但仍然存在許多問題，影響其服務質量，本文采用仿真的方法對其售票系統進行分析，以幫助汽車客運站設計者和管理者。

1 系統仿真基礎

系統仿真(也稱計算機仿真或計算機模擬)是通過建立仿真模型，在計算機上再現真實系統，并模擬真實系統的運行過程而得到系統解的研究方法。作為分析評價現有系統運行狀態或設計優化未來系統性能與功能的一種技術手段，它通過運行具體仿真模擬和對計算機輸出信息的分析，實現對實際系統運行狀態和變化規律的綜合評估與預測，進而實現對真實系統設計與結構的改善或優化。

系統仿真作為一種系統建模方法與工具有著諸多優點。仿真模型不僅可以用于系統預測，而且有助于系統決策，特別是對規模較大、難以進行數學分析或物理試驗的系統，應用系統仿真模型更能顯示其優越性。系統仿真具有良好的可控性、無破壞性、可復現性和經濟性的特點，能夠“用較少的投資換取風險的大幅度降低”，成為理論分析和實物試驗之后又一主要的認識客觀世界規律性的強有力的手段和工具。

2 em-plant系統仿真軟件

eMPower軟件工具eM-Plant，又稱為SiMPLE++，是用C++實現的關于生產、物流和工程的仿真軟件，它是面向對象的、圖形化的、集成的建模、仿真工具，系統結構和實施都滿足面向對象的要求。eM-Plant可以對各種規模的工廠和生產線，包括大規模的跨國企業，建模、仿真和優化生產系統，分析和優化生產布局、資源利用率、產能和效率、物流和供需鏈等。

3 汽車客運站系統建模分析

3.1 需要解決的問題

系統仿真主要側重用以分析系統流程、布局、管理效能方面的問題。從節約成本，提高效率的角度出發，本次研究主要解決以下問題:

(1)乘客在客運站內的平均/最長滯留時間是多少?

(2)在既定的乘客到達模式下，客運站各功能區平均/最長排隊等待時間，各排隊隊列的平均/最大排隊數量是多少?

3.2 系統邊界

在開始進行系統仿真建模前，必須了解所研究客運站系統的邊界是什么，哪些元素必須被包括在系統內部，而哪些元素可以被忽略。其原則是保證這次研究所側重解決的問題能夠被回答以達到本次研究的目的，且在能夠盡量反映現實汽車客運站運行的前提下，盡量使模型簡單。另外，考慮到這次研究的時間限制，初期的仿真模型不可能過于復雜，因此以下問題將不在本次研究考慮范圍之內:

(1)代為購票的旅客:一名旅客只購買一張票的情況作為我們的考慮范圍，對于幫助別人買票的情況，我們為了簡化模型，在此次系統建模中不予考慮。

(2)陪同購票的旅客:對于陪伴購票的旅客，他們增加了隊列的長度，但是卻沒有購票，對于這種情況我們也不予考慮。

3.3 系統仿真方法研究汽車客運站售票系統的優勢

其具體優勢表現在以下幾個主要方面:

(1)應用仿真技術對客運站系統設計及參數進行廣泛的測試，進而優化系統設計，節省人力、物力和財力。客運站售票系統存在許多參數，這些參數不僅對其所在環節本身會產生影響，也可能會對整個客運站系統產生影響，利用模型的運行求解，分析參數間的組合下，客運站售票系統的運行狀況，在結果分析的基礎上進行客運站售票系統的優化設計和管理。

(2)有助于分析系統變量間的相互作用及對系統行為的影響程度。可以借助系統仿真建模，在運行過程中或其結果分析的基礎上，來了解系統變量間的相互作用，以及其對系統行為的影響，從而進行科學的決策。分析系統的瓶頸，克服系統的不利約束。如檢票口處的排隊時間過長而影響發車準點率，或售票窗口的排隊數量快速增加等。

(3)可以定量地描述系統，與定性分析相互驗證。受到數學模型建立難度和求解難度的限制，采用傳統的方法往往只能對其進行定性分析或簡單的定量分析，而無法進行系統的、深入的定量分析。系統仿真由于是對真實系統的抽象再現，其優勢本身就決定了可以進行深入的定量分析。再結合各方面的定性分析，就可以為客運站售票系統設計和管理者提供更加科學的制定決策的依據。

4 應用案例

以A市B汽車客運站售票系統作為研究對象。該客運站為中小型客運站，地處C路和D大道的交匯處，擁有29個通往全省各地的班車，日均發放800多名旅客。從運作流程看，每日早上6:30~7:00和中午12:30~13:00是客流高峰期，此時每輛車運送旅客28~30人，而平時每輛車運量為22人左右。

調查的售票窗口乘客購票排隊的原始數據如表1:

其中，i—顧客編號，Ti—到達時間，Si—服務時間，Li—到達間隔，Wi—排隊等待時間。

本次通過em-plant軟件進行仿真模擬得出Li和Wi，并進行下一步的分析。仿真的模型和在em-plant軟件建立模型中的仿真系統如圖1:

進行6:30到7;00之間的數據模擬，在“進站”模塊中設置開始時間為0min，間隔時間為2min;在“售票”模塊中設置處理時間為3min;其余模塊均設置處理時間為0min。如圖2:

在控制面板上單擊“step”進行單步運行，當進行到2min中時下一個“顧客”到達并等待，進行到3min中時，第一個“顧客”進行候車，第二個“顧客”開始購票，此時設置“售票”模塊處理時間為1min;“進站”模塊間隔時間為6min。如圖3:

由運行過程可知第一和第二兩位“顧客”的到達間隔Ti為2min，第二位“顧客”的等待時間為1min。繼續相同的操作可依次得到以后顧客的到達間隔和等待時間的數據。最后完整的數據表格如表2:

由表2計算出:

1)6:30~7:00:平均時間間隔1/t = 30/9 = 3.33(min/人);平均到達率t = 10/30 = 0.33(人/min);平均服務時間1/u = 24/10 = 2.40(min/人);平均服務率u = 10/24 = 0.42(人/min)。

2)12:30—13:00:平均時間間隔1/t = 30/15 = 2.00(min/人);平均到達率t = 16/30 = 0.53(人/min);平均服務時間1/u = 28/16 = 1.75(min/人);平均服務率u = 16/28 = 0.57(人/min)。

把上述結果結合起來，分析兩個時間段的服務時間的服務率的分布規律，如下表3:

計算平均服務時間:

1/u = (1*12+2*8+3*2+4*2+5*2)/26=2.00(min/人);平均服務率:u= 26/(1*12+2*8+3*2+4*2+5*2)=0.50(人/min)。

從表2可看出，在6:30—7:00時間區間內，售票口有10個顧客到達，其中有2個顧客必須等待，平均等待時間Wq = (1+2)/10 = 0.33min;同理，可算出12:30—13:00區間內，平均等待時間Wq=(2+2+2+1+1)/16=0.50min。

由表2的計算結果知兩個時間區間的平均服務率都高于平均服務時間，所以系統運行是通暢的，但是由表3知平均服務率為0.50(人/min)，12:30~13:00的平均服務率為0.57(人/min)高于綜合的平均服務率，這會使高峰期的排隊越來越長。所以在這個系統中，當平均等待時間Wq超過0.4min時，系統被視為效率低下，而低于0.4min中時系統被視為有閑置。通過以上計算結果知，在6:30~7:00時間區間內系統有閑置現象，在12:30~13:00時間區間內系統等待問題嚴重，所以在此時間段內應加開售票口來減少排隊等待時間。

5 結束語

通過本次研究，一方面應用仿真技術對客運站售票系統進行模擬，節省人力、物力和財力，前景廣闊:另一方面該汽車客運站售票系統仿真建模模塊可以作為汽車客運站售票系統設計和管理人員進行方案預測、結果分析的計算機輔助設計/管理的工具軟件。具有較強的柔性、可擴展性和可維護性，為后繼研究奠定了基礎。

項目簡介:本項目為武漢科技大學2010年度科技創新項目“基于系統仿真的汽車客運站售票系統研究”的理論成果

參考文獻

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