Anylogic仿真实验:北京南站客流组织优化
需积分: 50 56 浏览量
更新于2024-09-14
3
收藏 320KB PDF 举报
"基于Anylogic仿真技术的北京南站客流组织优化分析,通过建立微观动态仿真模型,利用Anylogic软件对北京南站地下一层客流进行分析,旨在优化客服设备配置和运营管理,解决客流拥堵问题。"
本文探讨的是利用Anylogic仿真技术对北京南站地下一层客流组织进行优化的方法。Anylogic是一款强大的多方法建模和仿真工具,能够处理离散、连续和混合系统,广泛应用于各种领域,包括交通、物流、制造业等。在铁路交通管理中,Anylogic的微观动态仿真功能尤其适合分析复杂客流行为和设施布局的影响。
北京南站作为大型交通枢纽,其地下一层的客流组织面临巨大挑战,尤其是客流分布的复杂性和功能区域的布局。作者薛艳青和张喜首先对站内布局和客流特征进行了深入研究,然后利用Anylogic构建了一个详实的客流组织动态仿真环境模型。这个模型考虑了乘客的移动路径、等待时间、排队长度等关键因素,模拟了旅客的进出站、购票、安检、换乘等过程。
在仿真流程设计上,作者可能包含了乘客进入车站、购票或检票、通过安检、到达候车区、上车以及出站等步骤,并可能考虑了不同时间段的客流量变化。通过仿真,可以识别出客流的瓶颈区域,如检售票系统、安检通道和服务通道等,这些是可能导致拥堵的关键点。
为了评估仿真效果,建立了一套评价指标体系,包括但不限于客流拥堵程度、排队长度、平均等待时间等。这些指标有助于量化分析客流组织的效率和问题所在。根据仿真结果,作者提出了客服设备的优化配置建议,比如调整检售票机、安检设备的数量和布局,优化换乘通道的服务能力,以提升整体运营效率,减少乘客等待时间,从而改善乘客体验。
本研究利用Anylogic仿真技术,为解决大型交通枢纽的客流组织问题提供了一种科学且实用的方法。通过对实际数据的分析和模拟,不仅可以预测和解决当前的拥堵问题,还能为未来的规划和改进提供有价值的参考。这种方法论对于其他类似的大型公共交通站点也有很高的借鉴价值。
2021-01-26 上传
2013-03-31 上传
2024-10-30 上传
2024-10-30 上传
2024-11-11 上传
2023-06-06 上传
2023-05-30 上传
2023-07-11 上传

twgtwgtwg
- 粉丝: 3
- 资源: 40
最新资源
- CoreOS部署神器:configdrive_creator脚本详解
- 探索CCR-Studio.github.io: JavaScript的前沿实践平台
- RapidMatter:Web企业架构设计即服务应用平台
- 电影数据整合:ETL过程与数据库加载实现
- R语言文本分析工作坊资源库详细介绍
- QML小程序实现风车旋转动画教程
- Magento小部件字段验证扩展功能实现
- Flutter入门项目:my_stock应用程序开发指南
- React项目引导:快速构建、测试与部署
- 利用物联网智能技术提升设备安全
- 软件工程师校招笔试题-编程面试大学完整学习计划
- Node.js跨平台JavaScript运行时环境介绍
- 使用护照js和Google Outh的身份验证器教程
- PHP基础教程:掌握PHP编程语言
- Wheel:Vim/Neovim高效缓冲区管理与导航插件
- 在英特尔NUC5i5RYK上安装并优化Kodi运行环境