Исследование моделирования пассажиропотока на городской станции метро на основе Anylogic

В исследовании среда моделирования рассматриваются ситуации пиковых и непиковых периодов, разница заключается в настройках параметра скорости прибытия пешеходов. Максимальная скорость прибытия пешеходов установлена ​​на уровне 2500 в час для пиковых и 1500 в час для непиковых периодов. Количество турникетов принято за 4, количество кассовых окон в разное время варьируется от 1 до 6, скорость пешеходов установлена на уровне 500-2500 в час, интервал скорости составляет 500.

Индивиды, прибывающие на станцию, у которых есть проездной, могут зайти ​​напрямую, остальные должны сначала встать в очередь за билетом. Согласно статистике, около 85% пассажиров зайдут напрямую, а 15% вынуждены стоять в очереди. На рисунке 3 представлена карта входящего модуля. В течение времени ожидания в очереди кассы подчиняются треугольному распределению (15*сек(),25*сек(),35*сек()), а время обслуживания турникетов подчиняется равномерному распределению (2*сек(),3*сек()).

Разное количество окон при разной скорости прибытия пешеходов влияет на длину очереди и коэффициент использования окна. С одной стороны, чем больше открываются кассы, тем короче будет длина очереди и тем ниже будет коэффициент использования окна. С другой стороны, при определенном количестве кассовых окон, чем выше скорость прихода пешеходов, тем длиннее будет очередь, соответственно, коэффициент использования окна будет выше. Авторы обнаружили, что длина очереди и коэффициент использования окна имеют положительную корреляцию. На основе анализа авторы выяснили, что в пиковые часы лучше всего открыть 4 кассы, а в непиковые - 2 кассы.

Более подробно: Li J., Yang Y., Zhao Q. (2014).  Study on Passenger Flow Simulation in Urban Subway Station Based on Anylogic. Journal of Software, 9(1):140-146. DOI: 10.4304/jsw.9.1.140-146