基于排隊論和Anylogic仿真的車站進站排隊優化

戴建強

（中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術研究所，北京 100081）

隨著實名制售票的全路推廣，旅客進站時的實名制核驗，不僅給車站工作人員帶來不小的工作壓力，而且旅客進站時，經常會出現擁堵、排隊時間過長的情況，給旅客出行帶來不好的體驗。目前，國內學者對排隊論和軟件仿真研究深度不夠，大多數只停留在簡單模型的建立和分析上[1-7]。國外學者針對簡單的排隊問題，提出擁堵指標k[8]；針對長短兩種休假策略，提出一般隨機變量分布[9]，排隊問題也停留在單層排隊優化上。針對鐵路實名制售票下的旅客進站，除了實名制驗證檢票的排隊外，還要進行行李的安檢、車站工作人員的手檢和危險品的開包檢驗，都涉及排隊等待問題[10-11]。

本文以旅客排隊進站的全流程為研究對象，通過收集車站排隊進站旅客數量、排隊等待時間等數據，采用排隊論和Anylogic軟件仿真對目前車站通道設置和旅客排隊方式進行優化，為車站運營決策和提高進站效率提供理論支撐。

1 基于排隊論的旅客排隊研究

1.1 排隊論

排隊論也稱隨機服務系統理論，主要是研究各種服務系統隨機規律的學科，屬于運籌學的分支。本文通過深入研究鐵路旅客進站的特殊性、旅客到達車站隨機性和旅客攜帶行李的不確定性，并根據站房空間，選用不同的排隊方式，通過對旅客到來規律及實名制驗證檢票、行李安檢、手檢的時間統計研究，得出旅客排隊等待時間、排隊長度、驗票時長等的統計規律，然后根據這些規律來改進排隊的方式和實名制驗證的數量、行李安檢的數量匹配，既能滿足旅客驗票進站的需要，又能使車站資源配置達到最優。

1.2 進站排隊的影響因素

旅客集中到達的時間、排隊長度等；進站口設置數量；實名制驗證檢票速度；行李安檢速度；手檢速度。

1.3 鐵路旅客排隊方式

根據對既有站和部分高鐵站的調研發現，由于受站房和行李安檢儀價格昂貴的限制，目前大客流車站普遍采用混合式排隊方式，即：多個進站核驗通道和少量行李安檢儀，而一臺安檢儀一般都匹配兩臺金屬探測儀和兩名人工手檢人員，如圖1所示。

圖1 混合式排隊模式

對于客流量較小的車站，普遍采用并聯式排隊進站的模式，如圖2所示。甚至在淡季，客流量少的時候，車站還可以采用串聯式單通道進站模式。

圖2 并列式排隊模式

1.4 車站旅客排隊過程的數學模型

（1）車站排隊系統。車站的排隊系統分為旅客和車站實名制驗證檢票人員（或設備）、行李安檢儀、人工手檢。車站進站排隊系統模型，如圖3所示。排隊系統包括輸入過程、排隊規則和服務機構。其中，輸入過程是指旅客隨機到達，然后進入排隊系統；排隊規則是指旅客排隊過程中要遵循先到先服務的規則。車站旅客排隊系統的服務機構分為3個：實名制核驗服務、行李安檢服務和人工手檢服務。

圖3 進站排隊模型

（2）輸入過程。旅客到達的時間為隨機型，即在時間t內顧客到達數n(t)服從一定的隨機分布。根據現場收集數據，其分布服從泊松分布，在時間t內到達n個顧客的概率為：

當旅客數量n大于實名制核驗通道數量時，就會出現排隊情況。實名制驗證檢票時間一般固定在一個時間范圍內。

由于鐵路安保需要，行李安檢一般還采用人工屏幕識別的方式，這就制約了安檢的速度，目前，安檢儀的速度一般采用0.2 m/s，安檢儀的長度一般為3.5 m左右，因此行李安檢成為進站過程中排隊時間最長的環節。只有當系統的顧客數n≥c時，其中，c為行李安檢儀的數量，才有n–c個顧客進入系統隊列等待服務，因此旅客排隊的長度為：

計算λ的最大似然估計值為：

即：

2 基于Anylogic車站旅客進站排隊仿真

Anylogic旅客仿真主要通過行人庫中的功能實現，它不同于傳統的排隊論簡單的數學計算，而是綜合利用社會力模型進行仿真建模，通過軟件仿真，直觀地顯現出旅客排隊進站3個環節上的密度情況。

2.1 模型中的主要數據

根據Anylogic軟件仿真的要求，在旅客進站排隊的3個環節中，相關參數如表1所示。

表1 車站旅客進站排隊參數

2.2 車站數據收集

通過實地跟蹤收集高鐵站和既有站旅客排隊進站整體情況，采用人工驗證檢票通過時間為4～10 s，統計100人平均時間為6.7 s；采用自助核驗閘機驗票通過時間為4～10 s，統計100人平均時間為6 s。由于行李安檢是制約點，現根據實地收集數據，由于旅客攜帶行李的不同，統計安檢時間如表2所示。

表2 車站旅客行李安檢時間統計

行李安檢完成后，旅客取行李進入金屬探測和手檢階段，根據旅客攜帶行李的多少，時間上也有差異，純粹手檢時間經統計平均時間為7 s。

2.3 旅客排隊仿真

2.3.1 Anylogic仿真圖形構建

目前，國內車站按客流量的大小，一般分為并列式（包括串行）排隊和混合式排隊。其中，混合式排隊，車站為了節約開支，一般采用兩個或更多的人工核驗口對應一臺行李安檢儀的方式。現針對不同情況，利用Anylogic仿真軟件的SpaceMakeup模塊和表1、表2中的數據進行車站圖形建模，如圖4所示。

圖4 車站圖形建模

2.3.2 Anylogic仿真結果

（1）大客流車站仿真。對于大客流站假設有兩個進站口，單個進站口每小時進站100人，Anylogic模型仿真的單位時間為60 min，以表1、表2中的數據為參數進行仿真，得出3種人流密度圖，如圖5所示。其中，顏色越趨于紅色表明人流密度越大，在客流量相同的情況下，并列式排隊方式最差，3個環節均有顏色較深的情況。

圖5 人流密度2D結果

（2）小客流車站仿真。對于小客流站假設有兩個進站口，單個進站口每小時進站30人，Anylogic模型仿真的單位時間為60 min，以表1、表2中的數據為參數進行仿真，得出如圖6所示的3種人流密度圖。其中，顏色越趨于紅色表明人流密度越大，從圖中可以看出，在客流量相同的情況下，并列式排隊方式即可滿足要求，而且現實中大部分小站也選擇并列式排隊方式。

2.3.3 仿真結果分析

通過人流密度仿真圖可以看出，對于平常客流較小的車站，比較適合并列式排隊。在客流量大時，車站可適當加開人工口來緩解。對于大客流車站，比較適合混合式排隊。根據目前行李安檢的運行速度，最佳配比為2:1，即2個車票的實名制核驗通道對應1臺行李安檢儀。從仿真圖中可看出，3:1配比的在行李安檢環節的人流密度要遠大于2:1配比的混合式排隊。對于春運暑運期間，客流量過大時，車站也可采用增加行李安檢儀或增開通道的方式加以緩解。

圖6 人流密度2D結果

2.4 排隊優化建議

（1）縮短實名制核驗車票的排隊等待時間。采用實名制核驗閘機替代目前的人工檢票，由于核驗閘機具有占地小、速度快、旅客自助式的特點，既滿足了提高速度的需要，而且也為車站減員增效。（2）縮短行李安檢時間。車站可增加安檢儀的數量，但受場地和資金的限制；可采用提高安檢儀的速度，提高軟件報警的比例，降低人眼識別，但目前軟件識別違禁品的技術還不成熟，還需要海量數據深度學習；另外車站可根據攜帶行李不同將旅客分類，設置小件行李快速通道，提高部分旅客的進站速度。（3）改變目前串行進站的方式。目前，鐵路普遍采用實名制核驗、行李安檢、人工手檢串行的方式，如果采用新技術，如：太赫茲人體安檢儀和毫米波人體安檢儀，可將實名制核驗、金屬探測和人工手檢合并，并可將人體安檢與行李安檢并行，這樣可縮短整個流程時間，也會提高旅客體驗。

另外，在春運暑運階段，車站還可通過增開臨時通道或快速通道來緩解旅客積壓過多的問題。

3 結束語

本文以合理安排鐵路進站口資源配置，提高旅客進站體驗為目的，通過收集實名制驗證檢票、行李安檢和手檢（包括金屬探測及旅客拿取行李）3個環節的排隊時間，利用排隊論和Anylogic兩種方式建模，對旅客進站全流程進行模擬仿真對比，結果表明：大客流車站適合混合式排隊方式，小客流車站適合并列式排隊。