基于Anylogic的北九水站客流组织仿真研究

王存秋，李超辉

(青岛地铁集团有限公司 运营分公司，山东 青岛 266000)

随着城市轨道交通的日益发展，乘坐地铁已成为人们的主要出行选择，尤其当地铁发展至线网规模时，指数倍增长的客流会对地铁站的运营产成严重负荷，存在关站、停运的风险。对于已建成并投入运营的地铁站，随着周边环境以及地铁线网的发展，其客流性质也逐步发生变化，原有的设备设施及布局可能不是最优设置方式，解决的主要做法是优化布局结构，以达到缓解客流压力目的。如文献[1]通过调整闸机布局方式来优化车站整体闸机通过能力，文献[2]通过增设闸机、安检机以及增加两者之间的距离来降低乘客空间占有量的减少，以达到缓解拥堵程度的目的，还有许多研究都以改造设备设施布局为切入点增强车站的客流组织能力，这种方法往往立竿见影，但改造设备设施布局不仅花费巨大，还有后期再次变更需求的可能性。本文以建成的地铁站为例，研究如何利用现有条件对客流组织进行优化，减少客流交叉影响，加快客流流量速率，缩短乘客的在站停留时间。

1 Anyloigc

行人仿真软件领域主要有Legion，STEPS，SimWalk，Anylogic，建模方法分别为元胞自动机及社会力学模型，通过应用范围、易学程度以及技术成熟性，本文选择Anylogic作为仿真软件，Anylogic行人库是基于社会力学模型的智能体建模方式，不仅能捕捉到整个行人流的动态和非线性关系，还能关注个体(Agent)的行为与其群体(Agents)之间的关系，因此，能准确反映现实世界个体与个体、个体与群体之间的交互方式。同时，Anylogic还支持与交通库一起实现人、车混合仿真，这使得基于社会力学模型的智能体建模方式在交通领域应用更具有优势，可利用Anylogic仿真技术搭建地铁仿真模型。

2 参数配置

客流的不均衡输入是造成地铁站安全运营风险的主导因素，首先要对车站的进站客流进行统计分析。以北九水站为例，北九水站分A、B两个出入口，A口主要是附近的周边通勤客流，B口主要是去北九水风景区的旅游客流，选取历史客流量最高一天的客流作为仿真客流数据，如图1所示。

图1 北九水站高峰客流

从图1可以看出，09:30—11:00是出站客流高峰期，17:00—18:00则是进站客流高峰期，这符合旅游站的客流特点，客流的到达时间间隔服从指数分布，D.G.Kendall在1953年提出的排队论模型中就有对此类问题的统计及证明，所以此处省去统计证明。通过现场数据统计分析，自动售票机服务时间大致服从三角分布，即自动售票机单个服务时间上限为43 s，下限为14 s，最可能值的服务时间为30 s。安检机与闸机的服务时间则服从均匀分布，即安检机服务时间大致在6～10 s，而通过闸机则时间较短，大致为2～3 s。各项服务设施的属性与参数如表1所示。

表1 北九水站服务设施

3 数据分析

从图1可以看出北九水站的客流高峰是进站高峰与出站高峰错开，将高峰小时客流参数输入模型进行观察，在模型运行9 min后发现站厅非付费区客流密度逐步增大(见图2)，主要集中在自动售票机以及安检前，此外自动扶梯拐角处及付费区闸机一旁也呈现较深的颜色，这主要是出站客流与进站客流交叉导致行人速度减慢造成积压，自动售票机前有少量的排队，下面对客流密度较大的地方逐个进行优化。

图2 北九水站优化前客流密度

在从(站厅层)非付费区进入到付费区这一环节时，安检通过能力始终是制约客流流动的瓶颈，一般采取增加安检通道或无包手检通道。此处将模型安检服务设置成双通道服务，目的是降低该区域客流密度的增长速率，同时安检区域前设置回形铁马阵及隔栏，其目的有两方面：一是降低客流密度、加快客流流量速率，二是减少客流交叉、缓解拥堵程度。在电扶梯拐角处，用铁马分割上下行客流，避免客流交叉堆积。安检处设置引导人员，减少安检机的服务时间，缩短排队等候时间，优化措施方案如图3所示，优化后的客流密度如图4所示。

图3 北九水站优化措施方案

图4 北九水站优化客流密度

图5 乘客在站停留时间对比

表2 优化前后运行指标比较及变化情况

4 结 论

本文是在不改变原有车站结构的基础上，基于Anylogic软件对车站仿真进行研究。以北九水站为例进行软件的应用验证，分析了地铁站存在的瓶颈，通过采取一些措施优化客流组织行为，通过对比数据得出优化措施是可行和有效的。研究存在的不足是一些其他的评价指标没能纳入到评价体系中，仅通过区域客流密度及车站客流运转率来评价优劣，显得有些单薄。期望在后续研究中：一是能扩大研究成果，对换成站、大客流站进行仿真模拟；二是总结归纳形成客流组织评价体系。