基于排队论的航空枢纽陆侧旅客服务资源建模与仿真

基于排队论的航空枢纽陆侧旅客服务资源建模与仿真

基于排队论的航空枢纽陆侧旅客服务资源建模与仿真

摘要：现代航空枢纽作为连接不同地区的重要交通枢纽，起着至关重要的作用。然而，由于旅客数量以及服务设施的限制，陆侧旅客服务资源分配不合理常常导致航空枢纽的服务质量下降。因此，本文基于排队论，以航空枢纽陆侧旅客服务资源的供给与需求匹配为研究主题，构建了航空枢纽旅客服务资源的数学模型，并利用仿真方法对枢纽陆侧旅客服务资源进行仿真，以验证模型的可行性和有效性。

1.引言

航空枢纽作为一种重要的交通枢纽，具有辐射作用和重要经济价值。然而，随着航空业的快速发展，航空枢纽的旅客量急剧增加，陆侧旅客服务资源却相对固定。因此，如何合理调配陆侧旅客服务资源，成为保证航空枢纽服务质量的关键问题。 2.相关理论

2.1 排队论理论概述

排队论是研究等待时间和服务能力之间关系的数学工具，可以用于描述排队系统的运作情况。在航空枢纽中，旅客在各个环节都需要进行排队等待，因此排队论可以应用于航空枢纽的旅客服务资源分配研究中。

2.2 航空枢纽旅客服务资源建模

航空枢纽陆侧旅客服务资源包括登机口、登机桥、行李传送带等。本文将每个服务资源看作一个排队系统，利用排队论中的M/M/s模型对其进行建模。

3.基于排队论的航空枢纽陆侧旅客服务资源建模

在本文中，将航空枢纽旅客服务资源分为登机口、登机桥、行

李传送带三个模块进行建模。对于登机口和登机桥，采用

M/M/1排队模型，假设旅客到达的时间服从泊松分布，旅客离开的时间服从指数分布，同时假设系统有一个服务员。对于行李传送带，采用M/M/s排队模型，假设旅客到达的时间服从泊松分布，旅客离开的时间服从指数分布，同时假设系统有s个服务员。

4.航空枢纽陆侧旅客服务资源仿真

为了验证建立的数学模型的可行性和有效性，本文利用仿真方法对航空枢纽陆侧旅客服务资源进行仿真。通过模拟不同旅客量和服务资源数量下的服务质量指标，如旅客平均等待时间、系统平均服务时间等，评估不同资源配置下航空枢纽的服务质量，找出最佳的资源配置方案。

5.结论

本文基于排队论，以航空枢纽陆侧旅客服务资源的供给与需求匹配为研究主题，构建了航空枢纽旅客服务资源的数学模型，并利用仿真方法对枢纽陆侧旅客服务资源进行仿真。通过仿真结果可以发现，合理调配陆侧旅客服务资源可以显著提高航空枢纽的服务质量。因此，在航空枢纽资源配置中应注重排队论的应用，以实现航空枢纽的高效运作和良好服务。

（以上内容为生成，仅供参考

航空枢纽作为航空运输系统中的重要组成部分，承载着大量的旅客和行李流动。为了提高航空枢纽的服务质量和效率，合理配置旅客服务资源成为一个重要的问题。本文基于排队论的理论基础，以航空枢纽陆侧旅客服务资源的供给与需求匹配为研究主题，构建了航空枢纽旅客服务资源的数学模型，并利用仿真方法对其进行验证。

首先，我们将航空枢纽旅客服务资源分为三个模块进行建模，包括登机口、登机桥和行李传送带。对于登机口和登机桥，我们采用了M/M/1排队模型。假设旅客到达的时间服从泊松分布，旅客离开的时间服从指数分布。同时假设系统有一个服务员进行服务。对于行李传送带，我们采用了M/M/s排队模型。同样假设旅客到达的时间服从泊松分布，旅客离开的时间服从指数分布。同时假设系统有s个服务员进行服务。

为了验证建立的数学模型的可行性和有效性，我们利用仿真方法对航空枢纽陆侧旅客服务资源进行仿真。通过模拟不同旅客量和服务资源数量下的服务质量指标，如旅客平均等待时间和系统平均服务时间等，我们评估了不同资源配置下航空枢纽的服务质量，并找出了最佳的资源配置方案。

通过仿真结果可以发现，合理调配陆侧旅客服务资源可以显著提高航空枢纽的服务质量。比如，在高峰期增加服务员数量可以减少旅客的平均等待时间，提高系统的服务效率。另外，根据不同的服务需求，我们还可以调整登机口和登机桥的数量，以适应旅客流量的变化。此外，我们还可以优化行李传送带的排队和处理策略，来提高行李的传送效率。

综上所述，本文基于排队论的理论基础，构建了航空枢纽旅客服务资源的数学模型，并利用仿真方法对其进行验证。通过仿真结果可以发现，合理调配陆侧旅客服务资源可以显著提高航空枢纽的服务质量。因此，在航空枢纽资源配置中应注重排队论的应用，以实现航空枢纽的高效运作和良好服务。

总之，本研究对航空枢纽旅客服务资源的供给与需求匹配问题进行了深入研究，提出了相应的数学模型，并通过仿真方法进行了验证。研究结果对于航空枢纽的服务质量提升和资源配置优化具有重要参考价值。未来的研究可以进一步探索其他

航空枢纽服务资源的建模和优化方法，以进一步提高航空枢纽的服务质量和效率

本研究旨在解决航空枢纽旅客服务资源的供给与需求匹配问题，并提出了相应的数学模型。通过仿真方法对模型进行验证，我们发现合理调配陆侧旅客服务资源可以显著提高航空枢纽的服务质量。具体而言，在高峰期增加服务员数量可以减少旅客的平均等待时间，提高系统的服务效率。此外，根据不同的服务需求，调整登机口和登机桥的数量，以适应旅客流量的变化。同时，优化行李传送带的排队和处理策略，可以提高行李的传送效率。

这些发现表明，在航空枢纽资源配置中应注重排队论的应用，以实现航空枢纽的高效运作和良好服务。通过合理配置资源，航空枢纽可以满足旅客的需求，提供更好的服务质量。本研究的结果对于航空枢纽的服务质量提升和资源配置优化具有重要参考价值。

然而，本研究还有一些限制。首先，我们的数学模型和仿真方法仅考虑了航空枢纽的陆侧旅客服务资源，而未考虑空侧资源，如航班调度和机位分配等。未来的研究可以将空侧资源纳入考虑，从而更全面地分析航空枢纽的服务质量和资源配置问题。

其次，我们的研究假设了旅客的到达和服务时间服从特定的概率分布。然而，在实际情况中，旅客的到达和服务时间可能存在一定的不确定性。因此，未来的研究可以考虑引入不确定性因素，进一步改进数学模型，以更准确地评估航空枢纽的服务质量。

此外，本研究中的数学模型和仿真方法可以进一步扩展和

改进。例如，可以考虑更复杂的排队模型，如多类别、多服务器的排队系统，以更好地模拟航空枢纽的实际情况。同时，可以引入优化算法，寻求最佳的资源配置方案，以进一步提高航空枢纽的服务质量和效率。

综上所述，本研究对航空枢纽旅客服务资源的供给与需求匹配问题进行了深入研究，提出了相应的数学模型，并通过仿真方法进行了验证。结果表明，合理调配陆侧旅客服务资源可以显著提高航空枢纽的服务质量。未来的研究可以进一步探索其他航空枢纽服务资源的建模和优化方法，以进一步提高航空枢纽的服务质量和效率。通过不断改进资源配置策略，航空枢纽可以更好地满足旅客的需求，提供高效的服务。这对于航空枢纽的发展和运营具有重要意义

基于排队论的机场出租车最优决策模型

基于排队论的机场出租车最优决策模型作者：姚入榕赵德昌 来源：《现代商贸工业》2020年第33期

摘要：本文以出租车机场排队接客为背景，基于M/M/1经典排队论模型，引入机场航班载客人数、通往出租车载客点的通道长度、旅客上车时间等参数，建立了司机在蓄车池等待时间与司机观察到的航班数量、蓄车池数量的函数关系。又有蓄车池等待时间与机场旅客的订单时间之和等于空载返回市区的时间和在市区经营的时间之和，以此建立两种方案的综合收益函数，得出在不同条件下的理性选择方案。但是，模型并未考虑司机和乘客的心理学因素，具有一定的局限性。 关键词：M/M/1排队论模型;分时段讨论;收益函数 中图分类号：F25 ; ; 文献标识码：A ; ; ;doi：10.19311/https://www.wendangku.net/doc/7c19321152.html,ki.1672-3198.2020.33.013 0 引言 随着民航行业的发展，飞机场的客流吞吐量不断增加，而出租车成了很多乘客下飞机后会采取的去市区（或周边）的目的地方式之一。如果乘客在下飞机后想“打车”，就要到指定的“乘车区”排队，按先后顺序乘车。机场出租车管理人员负责“分批定量”放行出租车进入“乘车区”，同时安排一定数量的乘客上车。在此服务系统背景下，存在可优化问题，提高乘客排队乘车效率，简化出租车排队拉客程序等。 目前已有很多研究通过优化机场组织管理方式来提高出租车接客效率，比如同济大学黄岩、王光裕的《虹桥机场T2航站楼出租车上客系统组织管理优化探讨》，华东师范大学颜超的《上海市枢纽机场陆侧公共交通管理研究——以浦东国际机场为例》。同时也有不少人对于m/m/1模型的排队效率做了研究，比如Sudeep Singh Sanga，Madhu Jain的《Cost optimization and ANFIS computing for admission control of M/M/1/K queue with general retrial times and discouragement》。但却很少有人从出租司机的角度进行收益分析。我们的模型依托于出租车司机真实面临的抉择场景，分析研究与出租车司机决策相关因素作用机制，建立出租车司机选择决策模型，旨在得出在不同参数下的司机决策结果。 1 问题分析 国内多数机场都是将送客（出发）与接客（到达）通道分开的。因此送客到机场的出租车司机都将会面临两个选择。 1.1 前往到达区排队等待载客返回市区 出租车必须到指定的“蓄车池”排队等候，依“先来后到”排队进场载客，等待时间长短取决于排队出租车数量、乘客数量等因素。机会成本为等待时间可能带来的营业收益。 1.2 直接放空返回市区拉客

AnyLogic应用领域中文文献汇总

AnyLogic 应用领域 1、供应链：（武汉理工物流《基于Multi-Agent 技术的分布式库存系统建模与仿真研究》 顺丰速运、清华工业工程） 2、行人疏散：（北交大交通运输《基于Anylogic 仿真技术的北京南站客流组织优化分析》《基于Anylogic 的地铁车站集散能力仿真分析评估》、北京地铁、安科院、吉林大学物流《基于行人广义出行成本的客运枢纽设施布置模型及其仿真评价》） 3、公共政策：采用仿真手段，特别是基于主体建模方法，对特定公共政策的实施所产生的 影响进行预测或评估，或对不同政策进行比较（哈工大经管《公共政策仿真方法：原理、应用与前景》、地质大学武汉） 4、多方博弈：谈判、交易市场等对抗、博弈系统 5、作业流程：例如公司业务运营流程（建设银行、机械六院） 6、物流运输：（北交大物流《基于AnyLogic 的钢铁企业铁路运输系统仿真优化研究》《基于Anylogic 的奥运场馆物流系统模拟仿真》） 7、GIS：主要与基于主体建模相结合，为系统中的Agent 提供地理信息系统支持（地质大学北京《基于AnyLogic 的以GIS 数据为环境的动态模拟实现方法》） 8、城市发展：主要采用基于智能体的方法，对城市系统中的企业行为、人群活动、交通系 统等综合考虑，分析城市发展的趋势 9、能源：电动车充电站布局（通用电气全球研发中心、国家电网能源研究院） 10、通信：固定信号站或移动信号源数据传递效率分析、设备频率资源分配等（总参电子所） 11、生产系统：各类生产系统中的产能评估、瓶颈诊断、成本分析、库存统计等（北交大物流《基于Anylogic 的推式与拉式生产系统对比研究》、华科《基于约束理论的生产运作仿 真优化研究》钢铁研究院） 12、市场竞争：在市场中，相互竞争的公司及目标客户间的交互与演化 13、Petri 网：主要用于计算机系统模拟的一种仿真理论（装甲兵工程学院《基于Petri 网 的装备维修过程建模与AnyLogic 仿真》） 14、后勤维修保障：对保障系统进行评估分析，包括维修设备、备件供应、维修保养流程等（北航可靠性、装甲兵工程学院） 15、机场：包含多个子系统：航班排程、机位分配、空侧交通、行李系统、值机安检流程、航站楼内人流分析、飞机后勤维修保障等（南京航空航天、民航大学、法兰克福机场） 16、军事国防：军事对抗模拟、恐怖袭击预案、大型活动安保（国防大学、国防科大、装甲

航空航天领域中的空气动力学建模与仿真技术

航空航天领域中的空气动力学建模与仿真技 术 航空航天领域的发展离不开空气动力学建模与仿真技术的支持。空气动力学建 模与仿真技术是研究飞行器在空气中运动和受力的一门学科，它通过数学模型和计算机仿真来模拟和预测飞行器的性能和行为。本文将介绍空气动力学建模与仿真技术在航空航天领域中的应用和发展。 一、空气动力学建模的基本原理 空气动力学建模是通过建立数学模型来描述飞行器在空气中的运动和受力。这 些数学模型基于空气动力学的基本原理，如流体力学、气体动力学和控制理论等。在建模过程中，需要考虑飞行器的几何形状、气动特性以及外界环境等因素。通过解析求解或数值计算，可以得到飞行器在不同飞行状态下的各种力和力矩。 二、空气动力学仿真的应用领域 空气动力学仿真技术在航空航天领域中有广泛的应用。首先，它可以用于飞行 器的设计和优化。通过仿真，可以评估不同设计参数对飞行器性能的影响，提高设计效率和性能。其次，仿真可以用于飞行器的控制系统设计和验证。通过仿真，可以模拟不同控制策略的效果，提高控制系统的稳定性和精度。此外，仿真还可以用于飞行器的飞行训练和飞行模拟。通过仿真，可以提供逼真的飞行环境和场景，让飞行员在安全的环境下进行训练和模拟。 三、空气动力学建模与仿真技术的发展趋势 随着计算机技术和数值计算方法的不断进步，空气动力学建模与仿真技术也在 不断发展。首先，建模方法越来越精确和细致。传统的建模方法主要基于经验公式和实验数据，而现在可以通过计算流体力学（CFD）等方法进行更精确的建模。其次，仿真技术越来越逼真和真实。传统的仿真方法主要是基于数学模型的解析求解，

而现在可以通过计算机图形学和虚拟现实技术进行更真实的仿真。再次，仿真技术越来越高效和快速。传统的仿真方法需要大量的计算资源和时间，而现在可以通过并行计算和高性能计算等技术进行更快速的仿真。 四、空气动力学建模与仿真技术的挑战和展望 空气动力学建模与仿真技术在航空航天领域中面临一些挑战。首先，建模过程 中需要考虑更多的因素，如非线性、非定常和多物理场等。其次，仿真过程中需要处理更大规模的数据和更复杂的计算。再次，仿真结果的准确性和可靠性需要得到保证。未来，空气动力学建模与仿真技术将继续发展。首先，将会出现更精确和高效的建模方法和仿真技术。其次，将会出现更智能和自适应的建模和仿真系统。再次，将会出现更多领域的应用和拓展，如无人机、超音速飞行器和航天器等。 总之，空气动力学建模与仿真技术在航空航天领域中起着重要的作用。它可以 用于飞行器的设计和优化，控制系统的设计和验证，飞行训练和飞行模拟等方面。随着计算机技术和数值计算方法的不断进步，空气动力学建模与仿真技术也在不断发展。未来，空气动力学建模与仿真技术将会面临更多挑战和机遇，发展出更精确、高效和智能的技术。

基于绿色机场理念的航站楼离港流程建模及仿真

基于绿色机场理念的航站楼离港流程建 模及仿真 摘要：民航运输业的持续、快速发展使得机场客运压力与日俱增，航站楼内 日渐攀升的客流量与有限的功能设施之间的矛盾已经成为制约机场服务品质提升 的瓶颈。绿色机场建设需以科学合理的机场规划为前提，通过对旅客的出行特点 进行分析，设计满足旅客出行与使用要求的候机楼功能布局，并合理配置服务设施，实现航站楼内客流有序高效流动，提高整体运行效率。本文采用AnyLogic 软件对航站楼内旅客离港流程进行建模，创建旅客值机、安检服务流程的封装智 能体模块，对旅客离港效率进行仿真计算。仿真结果表明，计算机仿真软件对离 港流程优化、运行效率提升、出行体验改善具有显著优势。 关键词：绿色机场；AnyLogic；航站楼；值机；安检 绿色机场（Green Airport）的概念最早由美国机场“清洁机场合作组织（Clean Airport Partnership, CAP）”在“绿色机场倡议（Green Airport Initiative, GAI）”中提出，旨在帮助机场实现快速发展的同时，为环境质量、能源节约和减少与当地社区的冲突采取有效措施，其目标是为公众提供健康、便捷、舒适的使用空间，为飞机提供安全、高效运行的环境，与区域协同发展的机场。 2006年，中国民航正式提出了绿色机场理念并在全行业持续开展广泛应用。 经过多年积累，已经形成了中国特色的绿色机场管理体系和实践能力，行业在政 策保障、标准支持和项目实践等方面取得丰硕成果。2019年，习近平总书记提出 建设平安、绿色、智慧、人文“四型机场”的要求。由此可见，绿色机场是机 场未来发展的方向和目标。探索绿色机场的建设路径，具有重要的理论意义与实 际应用价值。

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后勤建模与仿真技术综述 摘要：本文简要介绍了美国防部建模与仿真技术的发展，概要分析了国外的一些后勤仿真模型的基本情况，并总结了国外当前后勤仿真建模的基本特点。最后，本文对国内开展后勤仿真建模的研究与应用提出了一些建议。 关键词：仿真建模后勤维修 1)美国国防部建模与仿真技术发展情况概述 计算机仿真技术是一种用途广泛的技术，在民用和国防领域都具有广泛的用途。在国防领域，仿真技术的应用，可以在各个方面提高部队的作战能力，它可以有效地降低部队的训练费用，提高部队的作战训练水平，提高装备的设计水平和寿命周期费用，提高装备的使用和维修水平，提高部队的战备完好性。基于自身国防发展战略的需求，美国国防部对仿真技术的重要意义给予了高度的重视。从1991年以来，美国国防部先后发布了多项建模与仿真（M&S）政策性文件，如DoDD 5000.59 - M&S Management，DoDI 5000.61 - Verification, Validation, and Accreditiation，Charter of the EXCIMS，DoD 5000.59-P - M&S Master Plan等。其中DoDD 5000.59 概述了国防部的建模与仿真政策、机构职能和管理规程，而DoD 5000.59-P则是国防部指导、组织和集中力量于其建模与仿真职能和工作，解决当前的共同问题的第一个全局性的规划性文件。这两个文件，成为指导美国国防部仿真技术开发与应用的关键文件。国防部还于1994年在国防部内成立了“国防部建模与仿真办公室（DMSO）”，该办公室的工作目标是“领导和团结国防部的建模与仿真团队，促进建模与仿真科学和技术的发展，以此来保证现在和将来的战斗人员拥有先进的且可负担得起的建模与仿真工具、产品和能力来支持他们完成任务，并赋予他们革命性的战争取胜能力。”在DMSO的组织和领导下，已经将美国国防部的其他相关部门、陆海空及海军陆战队的仿真中心、政府的实验室、工业界以及NATO和国际仿真技术组织有机地联系在一起，大力地推动仿真技术在美军的训练、分析、采办和实验等领域的应用，取得了显著的成效。在其领导下，目前国防部正在实施三个基于国防信息基础设施（Defense Information Infrastructure，DII）的仿真系统项目，即联合建模仿真系统（Joint Modeling and Simulation System，JMASS）、联合仿真系统（Joint Simulation System，JSIMS）及联合作战系统（Joint Warfight System，JWARS），将它们分别用于支持装备的采办、部队的训练和战场/战役分析。 根据1995年发布的DoD 5000.59-P，整个国防部在仿真技术的发展上，将有计划地实现六个目标： 1)为M&S开发一个通用的技术框架； 2)提供对自然环境及时而权威的表达； 3)提供对系统的权威的表达； 4)提供对人类行为的权威表达； 5)建立一个M&S基础设施，满足开发和终端用户的需要；

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基于广义随机Petri网的机场安检流程建模及优化 文章通过分析美国某国际机场旅客安检服务流程，利用行李与旅客安检流程的相似性，引入时间参数建立广义随机Petri网（GSPN）模型，根据近世代数同构理论、马尔科夫链等相关理论得出可达图且同构MC，进而得到平均托肯数和变迁利用率并找出瓶颈。最后给出该机场安检系统流程的性能评价以及为提高旅客安检服务流程效率的明确改进方向和正确性验证。 标签：航空运输；安检流程；广义随机Petri网；同构理论 引言 我国民航2013年的旅客运输量已经突破3.5亿人次，成为世界第二大航空运输大国[1]。根据美国中央情报局数据统计显示，该年世界航空公司总量已达41，821家。随着日均运载任务的不断加重，各航空乘机正点率逐年降低。因此，为保证旅客出行安全，减少滞留时间以及提高机场安检效率，有必要对机场安检流程进行优化和研究。 其中，国内外在该方面均有相关研究。例如，美国学者开始从事航站楼旅客服务资源其智能分配以及调度相关理论的研究。S Takakuwa，T Oyama开发了一套用于国际旅客离港流程的模拟检查系统，仿真结果表明旅客80%的滞留时间耗费在值机等待阶段，并指出合理调用头等舱、商务舱值机柜台和人员资源处理经济舱旅客，可提高旅客离港登机效率。在国内，对类似体系进行分析与评估，通常采用传统排队论模型。例如，董晓净运用M/G/c/c排队论模型构建出以北京西直门轨道交通枢纽站为基础的仿真优化模型，找出瓶颈点[2]。谢红涛，杨健雄，谢敏等为提高电网诊断的准确性和普遍适应性，采用模糊Petri网对电网故障诊断进行策略研究；李厦博士同样利用模糊Petri网对液压系统故障进行研究诊断应用。但是，目前运用广义随机Petri网研究机场旅客离港服务流程的研究甚少。 因此，本文以美国某国际机场安检流程和所给部分数据为例，引入时间参数形成广义随机网络研究其安检流程及优化。 1 机场安检流程及模型构建前提条件 1.1 机场安检流程 机场航站楼安检是指旅客来到登机大厅完成值机手续后进行排队等候人身及行李检查程序。安检流程具体为：（1）旅客完成值机后排队等候身份证检查，安检官员检查身份证件及登机文件；（2）旅客将随身物品投放入X光机检查，被标记物品，需额外搜索或筛选；（3）同时旅客通过毫米波扫描仪或金属探测器进行身体检查，未通过仍需接受额外搜身检查；（4）检查完成旅客前往X射线扫描传送带尾端收集物品、前往登机。