地鐵車站行人排隊行為建模與仿真

杜棋東 許楚群

摘? 要： 面對地鐵車站高峰時段客流量大、站場空間有限等情況，仿真分析地鐵車站行人排隊行為，提出一種根據進站口的單位時間通過率來有效組織行人進站的方法。文章根據對排隊論構建了行人排隊行為模型，并利用Anylogic軟件仿真分析了廣州地鐵某車站的進站閘機平均排隊、車站候車排隊以及進站口的單位時間通過人數等。實驗分析表明，在高峰時段該進站口行人單位時間通過率控制在3500人/h以內較為合適。

關鍵詞： 地鐵車站; 行人排隊行為建模; 仿真; Anylogic

中圖分類號：TP391.4? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2020）04-14-04

Modeling and simulation of pedestrian queuing behavior in subway station

Du Qidong， Xu Chuqun

（Guangzhou Railway Polytechnic Education Technology Center， Guangzhou， Guangdong 510430， China）

Abstract： Facing the situation of large passenger flow and limited space in the subway station during the peak period， this paper analyzes the queuing behavior of pedestrians in the subway station by simulation， and puts forward a method to effectively organize pedestrians to enter the station according to the passing rate of unit time at the entrance. Based on the queuing theory， this paper constructs a pedestrian queuing behavior model， and analyzes the average queuing of the entrance gate， the waiting queue of the station and the number of people passing through the entrance in unit time at a station in Guangzhou Metro by using the software of Anylogic. The experimental analysis shows that it is more suitable to control the pedestrian passing rate within 3500 people/h in the peak period.

Key words： subway station; pedestrian queuing behavior modeling; simulation; Anylogic

0 引言

結合地鐵站場空間格局和地鐵運營規律，對地鐵行人行為規律進行研究，對防范地鐵車站事故發生、保障行人安全有重要的意義。國外學者針對交通領域的行人行為模型有大量的探索研究。W.M.P.van der Aslst[1]等對鐵路樞紐內行人的步行特性進行研究，對服務服務設施提出了優化方案，Fateh Kaakai[2]利用仿真軟件對鐵路客運站設施進行評價，研究行人換乘的安全性。Rivers E、Jaynes C等[3]提出采用疏散時間、行程時間、速率和流量作為指標，驗證行人運動和路徑選擇疏散模型。在國內，陸鋮[4]模擬北京南站的站內換乘行人流仿真，提出利用客服設備進行站內換乘;李得偉[5]使用馬爾科夫過程進行仿真，描繪行人自組織等復雜現象;裴劍平等眾多學者[6-12]也針對各種影響因素對地鐵行人行為特性進行分析，提出了相關建議與方法。綜合分析國內外的研究現狀，本文基于社會力模型，重點圍繞地鐵行人排隊動態特性，分析進站口單位時間通過人數情況，提出高峰時段進站口單位時間進站人數建議值。

1 排隊論

1.1 排隊論概述

排隊流程是指，在一段時間內或特定空間位置超出設施服務能力時，行人需要按照一定的規則進行排隊，依次等待接收服務，直到結束服務后進入下一環節。排隊系統有三個重要的影響因素，分別是到達過程、排隊規則、服務設施。

在地鐵車站中，到達過程受到行人總數以及行人間到達排隊系統的時間間隔影響，其中，一般的出站閘機和進站閘機的行人到達服務時間間隔分別服從正態分布和泊松分布，排隊規則以等待制為原則，當服務設施被全部占用后，行人自動排隊等待，服務設施以多臺服務并行為主。

一般情況下，地鐵車站排隊模型可用表達式X/Y/Z/A/B/C進行表示。

其中，X表示行人間到達的時間間隔分布，Y表示服務時間的分布，Z表示地鐵服務設施的臺數，A表示系統限制的容量（默認為無限大），B表示行人數量（默認為無限大），C表示服務規則（先來先服務原則）。

1.2 排隊模型構建

地鐵車站行人排隊系統通常為多設施排隊系統，包括售票機與進出站閘機。行人到達與接受服務均為隨機事件，構成的排隊模型如圖1所示。

根據圖1所示，采用M/M/C排隊模型來表示，其中行人到達服務參數為λ（到達率）的泊松分布，排隊系統服務時間為μ的負指數分布，C表示服務設施數量，系統結構如圖2所示。

設行人到達服務參數為λ（到達率），n為排隊系統中實際人數，ω為服務設施的服務求強度，P為排隊系統行人的概率，其中，P0為沒有行人的概率，Pn為有n名行人的概率。當服務設施C=1時，為防止隊列無限長，服務強度ω=λ/μ且小于1;當C≠1時，平均服務率為C*μ（n?C），或n*μ（n

⑴

⑵

設L為平均排隊長度，則：

⑶

2 仿真分析

具體以廣州地鐵某地鐵站D進站口為例，利用Anylogic軟件基于社會力模型進行閘機進站仿真分析?？紤]到當前大部分旅客采用手機掃二維碼或者刷羊城通直接進站，仿真分析忽略行人到售票機購票這一環節。

設定進站閘機平均服務強度為0.6/s，進站閘機為6臺，行人到達閘機服務參數（到達率）從0.75人/s～3人/s取值仿真，地鐵到站間隔為2～3分鐘。圖3為模擬仿真5分鐘后，同一時刻不同行人服務參數的模擬進站情況。

進站閘機排隊長度情況如表1所示。

結合圖3與表1可知，高峰初期，隨著行人到達率越高，進站閘機平均排隊人數變化，比站內排隊候車人數的平均長度變化更加明顯，而且隨著時間變化，當行人到達率為λ=2.5時，要注意在站場外設置移動欄桿，有序組織行人排隊，防止乘客涌入地鐵站內。

下面，模擬仿真15分鐘后，同一時刻不同行人服務參數的模擬進站情況，如圖4所示。

觀察圖4，15分鐘后，D進站口通過人數單位時間如表2所示。行人到達率為1人/s時，閘機排隊未擁堵，候車排隊擁堵;行人到達率為1.5人/s時，閘機排隊擁堵，候車排隊擁堵;行人到達率為2人/s時，進站口處于嚴重擁堵狀態，當行人到達率為2.5人/s或3人/s時，進站口通過人數單位時間保持在7800～8300人/h左右，處于嚴重擁堵狀態。

為了保障地鐵車站內行人安全，在高峰階段該進站口單位時間進站人數建議值控制在3500人/h左右為佳。

3 結束語

針對地鐵高峰時段客流量大、站場空間有限等情況，本文提出一種根據當前進站口單位時間通過人數建議值來有效組織行人進站的方法。以廣州地鐵某地鐵站D進站口為例，仿真不同達到率同一時間段內進站閘機平均排隊、車站候車排隊，以及進站口單位時間通過人數情況。下一步我們將結合地鐵車站內行人排隊出站、多個進出站口選擇、行人碰撞等因素進行研究。

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