机场安检过程建模及优化

刘学川　张雷　赵云　张清

摘 要：主要研究机场安检效率，解决安检拥堵问题。根据安检流程特性，利用行李旅客之间的流程相似性，以旅客为研究对象，应用Petri网理论，结合马尔克夫链相关理论，建立机场安检流程的广义随机Petri网（GSPN）模型。以美国某国际机场为例，定量分析其安检流程的性能评价，找出瓶颈，并针对其不足之处提出改变安检流程的改善措施，理论上验证了其改善措施的可行性。

关键词：机场安检；广义随机Petri网；马尔科夫链；安检效率

中图分类号：V328.3；V351 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.09.125

近年来，旅客出行方式逐渐趋向多元化，选择航空的旅客比例不断提高，快速增长的旅客流量和航班数量严重影响了机场航站楼的服务效率。过大的人口吞吐量导致旅客在安检等区域长时间滞留的情况时有发生，造成拥堵，极易引发群体性事件，从而给机场带来极大的不稳定因素，更有可能造成一些严重的后果。为了解决此类问题，有必要对其影响旅客安全和候机体验的关键过程——安检进行研究和优化，以提高安检效率，缩短旅客等待时间，提高整个机场的运行效率。

在这个问题上，贾国洋将松散耦合跨组织工作流网LCIOWF（Loosely Couple-d Inter-organizational Workflow）理論应用到机场安检流程中，深入研究了安检过程中旅客安检服务流程问题。吴梦诗等将六西格玛管理方法运用于机场安检服务质量的研究中，通过界定项目范围、测量项目的服务过程能力、分析安检服务流程不足的原因、提出改进措施，改善安检流程服务。顾扬等将排队论应用于安检服务的分析中，并计算了旅客的等待时间，比较了不同人员配置对安检效率和成本的影响，得到在按照不同时段的航班数动态分配安检资源，可以保证安检效率和机场服务质量，降低安检成本。研究相关资料发现，对于机场安检流程这种并发、同步的系统，更适合应用Petri网模型研究，国内外在这方面的研究并不多。本文根据安检流程的特性，应用Petri网相关理论，结合马尔科夫链，建立了随机广义Petri网模型，借助美国某机场分析了流程性能，找到瓶颈，对整个安检系统提出了优化建议，并验证了其正确性。

1 模型的建立与求解

1.1 机场安检流程分析

图1 安检流程示意图

安检是为了防止旅客携带可能危及飞机安全的物品登机而进行的一项检查活动。以美国某国际机场的检查流程为例，机场的检查流程如图1所示。安检包括旅客安检和随身物品和行李安检2部分，由于此时旅客安检流程和行李安检流程基本类似，所以，只以旅客为对象研究，行李检查过程可类比。

旅客到达安检区域A时，经过区域A的排队（简称“长排队”）验证身份；进入区域B，经过区域B的排队（简称“”短排队）检查身份。此时，乘客可以随机选择进行X-ray或者毫米波检查（行李此时进行扫描检查），如果行李和旅客都没出现问题，完成检查，由区域C离开；如果出现问题（X-ray、毫米波或者行李扫描报警），进入区域D再次检查，解决问题，进入区域C，完成检查过程。

1.2 模型建立

查阅资料发现，对于一个并发、同步系统（如同我们研究的机场安检问题），Petri网是一种行之有效的模型工具。同时，为了保证后续过程能采用马尔科夫链进行性能分析，在安检流程模型输入i和输出o之间添加时间变迁t和平均引发速率λ，建立一个广义随机Petri网模型（GSPN）。安检系统GSPN模型如图2所示。

i—上一个阶段完成的乘客；p1—通过身份验证的乘客；p2—准备身体检查的乘客；p3—准备进行X-ray检查的乘客；p4—准备进行毫米波检查的乘客；p5—通过身体检查的乘客；p6—需要再次进行身体检查的乘客；o—完成检查的乘客；t1—长排队和身份验证总时间；t2—短排队时间；t3—决定进行X-ray检查；t4—决定进行毫米波检查；t5—X-ray检查；t6—毫米波检查；t7—安检门报警；t8—安检门不报警；t9—再次进行检查

图2 安检系统GSPN模型

1.3 模型求解

加入时间变迁引发速率λ后，根据1个随机 Petri 网模型等同于一个连续时间的马尔科夫链，建立可达标志列表和可达标志图。同时，根据可达图，忽略消失状态M2，M3，M6后，经过处理得到同构MC图。

设各状态概率为：

根据马尔科夫链平稳分布的相关定理和切普曼-柯尔莫哥

洛夫方程，求解得各个稳定状态的概率密度。该方程为：

根据平均托肯数和变迁利用率计算公式求得结果，即：

根据平均托肯数和各个变迁利用率，对整个安检系统进行性能评价，找出瓶颈，并进行优化，验证优化结果。

2 数据验证及分析

根据美国某国际机场安检服务数据，整理得如表1所示的统计数据。

从这些结果中可以看出，长排队同身份验证总时间和短排队时间的平均托肯数分别为0.438 3和0.302 9，两者加起来超过了总托肯数的70%，同时，t1和t2的变迁利用率分别为43.83%和30.29%.这证明了在区域A和区域B最有可能形成瓶颈，且这2个区域也是乘客最为拥挤的区域。分析其原因，应该是身份检票窗口太少以及X-ray、毫米波的数量不足或者是服务人员的服务速度过慢，导致输出人数小于输入人数，过多的人流来

不及流通。

3 模型的优化

我们已经证明，区域A和区域B是最为拥挤的区域。通过研究一些关于美国某国际机场的文献资料和新闻发现，正是因为身份验证的速度不理想，才使得很多旅客在排队上浪费了很多时间。鉴于此，我们想充分利用这段排队时间来减少瓶颈的产生，即除了采取增加检查窗口来减少这段排队时间外，还希望在这段排队时间内，乘客可以优先完成其他环节。因此，采取交换身份验证与行李和乘客身体检查的顺序来优化过程。优化后的安检流程如图4所示。

代入优化后的数据，改善模型，求解得优化后的平均托肯数和变迁利用率，具体如表3所示。

从表3中可以看出改变顺序之后，区域A的平均托肯数由原来的0.438 3变成现在的0.178 3，区域B由原来的0.302 9到现在的0.349 7，系统对区域A的通流能力要求降低了，但对区域B的通流能力提出了更高的要求。总体来说，此方案平均了平均托肯数，改善了整体通流效果，且它对经济的要求并不高，是比较经济的方案。

4 结束语

本文根据安检流程特性，运用Petri网基本理论，结合马尔科夫链，应用美国某国际机场数据，定量评价了安检流程性能，找出瓶颈在区域A和区域B。出现这种情况的原因是，身份验证和身体检查的机器设备不充足，或者工作人员的服务速度比较慢。针对这种情况，笔者提出了改变安检流程的建议，充分利用了安检过程中的排队等待时间，并根据模型验证了措施的可行性。但是，其中还有一些不足之处，由于时间等方面的原因，没有能够将此安检系统的仿真过程模拟出来。另外，这种安检模型不只适用于机场，更可以将之拓展至地铁和轻轨等轨道交通上，具有较大的应用的潜能。

参考文献

[1]贾国洋.基于LCIOWF的航站楼旅客安检服务流程优化研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2015.

[2]张亚平，贾国洋.基于Petri网的航站楼安检流程建模和性能分析[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2015，39（4）：689-697.

[3]吴梦诗，夏洪山，郑燕琴.六西格玛在机场安检服务质量管理中的应用[J].江苏航空，2013（4）：4-7.

[4]顾扬，郑敏，周航，等.机场安检资源动态分配方法研究[J].航空计算技术，2016，46（5）：68-72.

[5]蒋欣欣，周航，蔡冰青.航站楼安检布局及流程优化研究[J].航空计算技术，2015，45（3）：26-29.

[6]何炎祥，沈华.随机Petri网模型到马尔可夫链的转换规则与实现[J].计算机科学与探索，2013， 7（1）：56-62.

〔编辑：白洁〕