基于Anylogic的地下物流系统终端货运仿真分析

尚鹏程，陈一村，罗光亮，郭东军

(陆军工程大学 国防工程学院，江苏 南京 210007)

0 引言

进入二十一世纪以来，我国新型城镇化建设快速发展，城市化进程逐步加快。随着城市人口逐步增加，城市交通拥堵不断加剧，严重阻碍了城市经济的发展和人民生活水平的提高。高德地图《2018年第三季度中国主要城市交通分析报告》指出，北京市因交通拥堵造成的时间成本占市民月平均工资的12.4%[1]。2019年荷兰导航经营商TomTom发布的全球城市拥堵现状指出，重庆市2018年道路交通拥堵总里程达到7.9亿公里，成为全球第三大拥堵的城市。交通拥堵问题日益严重，亟待解决。

为了解决上述问题，我国各大城市提出的限行政策在部分缓解交通压力的同时也给市民出行带来诸多困扰。如何既满足市民出行需求，又解决城市交通拥堵问题成为摆在城市规划者面前的一道难题。因此，各大城市在积极探索解决城市交通问题的新方法。近年来，学者们提出构建第五类交通运输系统——地下物流系统，引发了城市规划者的极大关注。地下物流系统通过将城市货运功能转移到地下，扩展了城市交通的空间层次，丰富了城市货运体系，同时也极大地提升了城市货运能力，对解决城市交通拥堵，缓解城市环境污染有较大帮助[2]。

目前，国内外对地下物流系统相关的研究主要集中在发展城市地下物流的可行性[3-4]、网络布局规划[5-7]、运营管理[8-9]和技术开发方案[10-11]等方面。德国波鸿-鲁尔大学设计的CargoCap地下运输系统采用舱体货车装载欧洲托盘，进行了实体模型的实验[12]。京东集团与美国的Magplane Technology公司达成合作协议，将会推进磁悬浮管道技术在城市地下物流系统的应用，并提出了地上无人仓—地下智能枢纽中心—地面接收实体(超市、便利店等)一体化地下配送流程这一全新概念。我国雄安新区和北京通州副中心的地下物流项目也处在设计规划阶段。虽然陆军工程大学陈一村做了关于地下物流系统线路和机车速度等因素的影响分析[6]，但是，截至目前，针对城市地下物流系统地上地下垂直运输过程的优化研究鲜见。

城市地下物流是一个集地下空间规划、城市物流、工程管理和自动化控制等多学科交叉的复杂系统，其货运能力受多因素共同影响。其中，区别于传统城市物流，货物通过城市地下物流运输，需要经过地上与地下间垂直运输的转运，而这是影响地下物流系统货运能力的重要环节。因此，合理设置垂直方向上转运工具的性能参数，对提升城市地下物流系统的作业效率、增强系统稳定性具有重要意义。

由于城市货物需求的动态随机性和地下物流系统参数性能的不确定性，城市地下物流系统垂直运输货运流程难以用解析表达式精确描述过程。而相比于传统的解析方法，采用仿真模拟的方法开展研究，其结果更具动态性，可直接针对货运流程进行优化分析。因此，本文利用Anylogic仿真建模软件，针对货物在地下物流系统中地上与地下之间垂直运输过程进行仿真模拟和优化，以分析地下物流系统中货物收发效率、分拣时间和运输速率等因素变化对站点垂直运输的影响，为地下物流系统的规划设计提供数据支持。

1 城市地下物流系统终端概述

城市地下物流系统是指城市内部及城市间通过地下管道或隧道等封闭空间来自动化运输货物的一种全新运输和供应系统。马祖军提出城市地下物流系统可以分为终端子系统和运输子系统两部分[13]，即包括负责衔接地上地下和货物处理终端系统以及负责衔接终端系统和货物运输的网络通道。地下物流系统终端是地下物流网络的中枢，是物流网络的起讫点和集结点，对整个地下物流系统的运行管理起着操控作用。

依照服务的节点不同，城市地下物流系统终端的类型有很多，有的衔接机场，如达拉斯-沃斯堡(DFW)国际机场的地下物流系统[14]，荷兰Schiphol机场的地下物流系统[15]；有的衔接港口，如比利时安特卫普港地下物流系统[16]，上海洋山港地下物流系统[6]；有的衔接物流园区等城市物流节点，如美国德克萨斯州地下物流系统[9]，雄安新区地下物流系统。

按照地下物流网络结构层级不同，地下物流系统终端可分为两类，一类是地下物流系统由完全相同的终端组成，如安特卫普港地下物流系统和东京23区地下物流系统。该模式适用于复杂程度相对较低的地下物流网络，是地下物流网络初期建设的主要形式。另一类是将地下物流系统终端分为地下物流中心和地下物流配送中心两个层级，例如美国得克萨斯州地下物流系统将终端分为枢纽(Hub)和配送中心(DC)两个层次。类似于相关学者对地下物流网络规划研究过程中提到的一二级节点的概念，这是地下物流建设后期网络更加复杂的终端形式。

城市地下物流系统终端是城市地下物流系统的主要功能载体，主要负责地下货运和地面之间的衔接，不同的地下物流系统终端具有不同的物流功能和特征，本文的主要研究对象为地下物流中心。城市地下物流中心是地下物流管理系统的操控中心，一般设置在货运枢纽(火车站、机场、港口等)或者物流园区内部。其功能有物流功能、展示功能、交易功能、信息功能、服务功能、地下物流集散功能、辅助功能。建筑形式分为地上部分和地下部分。按照货物的运输方向，可将物流划分为进入流和发出流[2]。

2 Anylogic软件分析

Anylogic仿真软件是由美国和欧洲团队共同运营的功能强大的系统仿真工具，是目前唯一支持多种方法建模的仿真软件，被广泛应用在物流、建筑业、自动化、供应链、医疗、行人交通等复杂系统领域。国内外物流运输领域的典型应用案例如表1所示。

表1 Anylogic物流运输领域经典案例分析

Anylogic内部集成了离散事件建模、系统动力学、基于Agent建模等多种建模方法。其中基于Agent建模可以与离散事件和系统动力学模型无缝地组合，可以将地下物流系统终端模型内的设备操作流程封装成一个独立的智能体，精细化模拟终端内货物的拆装、转移和装卸等流程。Anylogic拥有丰富的建模库件，其中轨道库、物料库、标准库作为本次实验的基础，既可以真实地反映实验相关的环境状况，又可以方便快捷地将运载车辆调度和相关的运输、装卸、资源分配等离散事件基于Agent的模型结合起来。

3 地下物流系统终端Anylogic仿真

3.1 仿真对象界定

为了更好地与地面物流相衔接，本文在传统物流中心布局设计的基础上，提出地下物流系统终端地上地下分离式布局形式，地上地下由垂直运输工具相联系，具体布局形式如图1所示。

图1 地下物流系统终端功能区仿真布局

地下物流系统终端货运系统包括地上货物处理系统、垂直运输系统、地下货物处理系统以及地下集运系统。相应地可以将地下物流系统终端分为地上货物处理区、垂直运输服务区和地下货物处理区。

(1)地上货物处理区：地上货物处理区包括货车装卸区、货物处理区、叉车等候区、货物暂存区。从货物到达地面处理中心开始计时，统计货物在地下物流系统终端整个流程中的总处理时间。货物在处理区要经过扫描、拆包装等操作，随后按照先进先出的原则运送至暂存区。所有货物的移动都依靠叉车完成。

(2)垂直运输服务区：垂直运输服务区主要包括等待区和垂直运输工具两部分。根据垂直运输工具的运输能力限制，相应数量的货物由地面暂存区进入垂直运输等待区，随后系统调用垂直运输工具资源将货物转运到地下。

(3)地下货物处理区：地下处理区主要包括货物处理区、叉车等候区、暂存区、站台区。货物到达地下后，根据货物的目的地将货物重新打包，将扫描后的货物运送至地下暂存区，如果站台货物量未达到限值，则由暂存区运送到站台区，等待列车到达，装车离开。

3.2 假定条件

仿真模型的建立需要在一定的真实系统进行抽象化和模拟化，本文以地下物流系统终端作业流程[17]为基础，以某地下物流系统地上地下转运枢纽为背景设计仿真实验，为方便参数化设计，设定以下假定条件：

(1)货物到达终端的时间间隔服从正态分布，且每次到达的货物数量服从均匀分布；

(2)每件货物处理过程(拆包装、贴标签、扫码等)需要的时间相同；

(3)每台垂直运输工具每次转运的货物量固定，运输的时间固定；

(4)地下物流货运列车的发车间隔时间固定，每列车运载最大货物量固定。

3.3 仿真流程

地下物流系统终端物流作业仿真流程如图2所示。当仿真开始时，系统参数初始化，货物按照时间表到达，将货物进行分类拆、包装处理后运送至垂直运输等待区，判断运输工具占用情况以及等待区货物量是否达到限值。货物运输到地下后，按照目的地进行打包扫码，判断站台上货物容量是否达到限值，将包装好的货物运送到指定的站台等候装车。

根据地下物流配送中心的作业流程分析以及上述的假设条件，本文采用实体流程图法将图2作业流程抽象化，建立地下物流地上地下运输系统的仿真模型，描述地下物流配送地上地下转运过程中物流实体产生、流动、加工、处理以及消失的过程和逻辑关系，如图3所示。

图2 地下物流系统终端货物地上地下转运仿真流程

图3 货物地上地下运输逻辑流程图

3.4 仿真过程说明

3.4.1 确定智能体类型

为了满足建立仿真系统的需要，对地下物流配送过程中地上地下转运过程的作业内容进行分析提炼，将作业任务归结为与仿真系统相对应的工况，同时根据系统运行的工况，进一步抽象出仿真事件列表，如表2所示。

根据表2所示的仿真事件，本文共创建6个智能体类，包括包裹Agent、叉车Agent、托盘Agent、货运电梯Agent、车厢Agent、列车Agent。其相互关系如图4所示。

表2 仿真事件列表

图4 仿真智能体设置

3.4.2 仿真参数设置

仿真参数设置如表3所示。

表3 仿真过程的初始化参数

4 仿真结果分析

4.1 货物量分析

在初始参数设定下，1 h的仿真时间内地面暂存货物量时间折线图如图5所示，地下暂存货物量时间折线图如图6所示。横坐标是仿真时间推进，纵坐标是暂存货物量的变化情况。由于所得结果波动比较大，故使用六阶多项式进行数据拟合，可以看出地面暂存货物量稳定在200个左右，极值为250个;地下暂存货物量基本稳定在230个左右，极值为352个。暂存货物量的多少决定了需求场地的大小，尤其对于地下空间的开发来说，空间越大意味着开发成本越高。因此需要通过优化合理控制地上地下暂存货物量。

图5 地面暂存货物量仿真结果

图6 地下暂存货物量仿真结果

4.2 完成货物量分析

在初始参数设定下，1 h的仿真时间内完成货物量不断增加，如图7所示，结果显示该站点1 h的货物处理能力为3 000个包裹。

图7 完成货物量仿真结果

4.3 货物在站时间仿真结果分析

评价仿真结果的时间指标指的是货物从地面卸载直到货物在地下装载结束的总时间，在初始参数设定下，1 h的仿真时间内已完成的货物处理时间的概率密度仿真结果如图8所示，横轴表示货物处理总时间的范围，纵轴表示频率。数据显示货物在站最长处理时间约为700 s，最短约为400 s，平均在站处理时间为532.66 s。说明场地内的货物线路规划得比较合理，滞留时间相对较短。

图8 货物在站处理时间仿真结果

5 关键参数敏感性分析

5.1 转运叉车数对货物处理能力的敏感性分析

地面叉车数量分别取15，20，25，30时，对站点货物处理能力的敏感性分析如图9所示。从仿真结果来看，地面叉车数量在20和25时，1 h内的货物处理能力是相同的；数量为25时，在大部分时间内效率略高于数量为20的情况。而叉车数量取15和30时，总的货物量处理能力均较低，说明地面叉车数量较高或者较低都会影响到站点货物的处理效率。

图9 地面叉车数量对站点货物处理能力的敏感性分析

地下叉车数量分别取8，10，12，14时，对站点货物处理能力的敏感性分析如图10所示。从仿真结果来看，地面叉车数量在10和12时，1 h内的总货物处理能力是相同的，但是大部分时间内数量为10时货物处理效率更高一些。而叉车数量取8和14时，总的货物量处理能力均较低，说明地面叉车数量较高或者较低都会影响到站点货物的处理效率。

图10 地下叉车数量对站点货物处理能力的敏感性分析

5.2 垂直运输时间对货物处理能力的敏感性分析

垂直运输是地下物流系统终端货物运输的关键环节，往往是制约货物处理能力的瓶颈。垂直运输时间分别取1 min，1.5 min，2 min，2.5 min，3 min，3.5 min，4 min时，对站点货物处理敏感性分析如图11所示。从仿真结果来看，垂直运输时间在1.5～3 min之间时，1 h内曲线基本重合，说明货物处理能力基本相同。当垂直运输时间大于3 min时，货物处理效率有明显的下降。垂直运输时间为1 min时，货物处理效率略有提升。考虑到设备运行保养，兼顾效率与安全，垂直运输时间控制在2～3 min比较合理。

图11 垂直运输时间对站点货物处理能力的敏感性分析

6 结论

为了使地下物流更快更好地推向实际应用，本文以某地下物流系统终端物流服务功能为背景，利用Anylogic软件对地上地下分离式地下物流系统终端的作业流程进行了仿真分析。在初始参数设定的前提下，货物平均处理时间为532.66 s；1 h内能处理包裹3 000件；地面暂存货物量峰值为250件；地下暂存货物量峰值为352件；地面作业叉车数量在20～25之间，地下作业叉车数量在10～12之间时达到终端处理能力最大化水平；垂直运输时间控制在2～3 min货物处理效率较高。仿真结果表明，应用Anylogic仿真软件进行地下物流系统终端货物处理优化具有可行性，且地下物流系统终端的设施设备对作业效率有着重要影响，动态仿真有利于系统优化方案的选取。