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

曹贺然 柳倩* 包文妃 周吉月 武飞

（沈阳航空航天大学 民用航空学院 110136）

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。

绿色机场理念以“资源节约、环境友好、运行高效、以人为本”为主要特征，注重多领域、多专业的集成优化。其中，“运行高效”是指机场区域内飞机、设施设备运行高效和流程高效，表现为向旅客、用户提供高效的航空运输服务，减少旅客的等待时间，提高设施设备的运行效率，建立便捷、快速、高效的人流、物流和信息流等。本文基于绿色机场核心理念，重点关注制约离港效率提升的瓶颈问题，结合机场旅客运量特征、旅客与行李流程对航站楼内值机、安检流程进行建模与仿真。

在机场进离港流程建模仿真领域，蒋欣欣[1]等基于马尔科夫链和随机Petri理论，对安检流程进行建模分析，并从增加安检通道内安检员数量等方面提出改进措施。陆迅[2]利用蒙特卡洛方法对安检流程进行仿真分析，并给出改进意见。费瑞涛[3]从安检通道设计布局及建立客流预测机制等方面进行安检流程的改进。刘浩[4]利用AnyLogic仿真软件对绵阳机场进行建模仿真，给出改变队列形式、增加安检通道数量等优化方案。赵振武[5]等通过对安检流程建模仿真，提出了虚拟排队的思想，并取得了较好的优化效果。许雅玺[6]利用Anylogic仿真软件建立机场安检通道流程模型，通过调整行人排队队长、行人密度分布等参数，揭示安检环节中存在的瓶颈点。

1. 仿真软件简介

Anylogic是流程仿真领域一款性能优良的计算机仿真软件，具备可视化、模块化、智能化、易操作、界面友好等特性，由俄国 XJ Technologies 公司开发，在供应链、行人疏散、作业流程、交通运输、宏观经济、疾病传播、轨道交通等二十多个应用领域取得了很好的应用效果。

AnyLogic仿真软件使用多样的可视化建模语言：过程流程图、状态图、行动图、存量及流量图，兼备典型仿真工具的计算速度优势和Agent-based 建模工具自由度高的优越性，其强大之处在于用户可以在同一个模型中结合不同建模方法和技术进行建模。其特色主要体现在：

1）简单易用：提供图形用户界面，可以通过拖放、配置模块等方式进行建模，非常容易操作。

2）多种建模方法：提供三种建模方法，即过程建模，系统动力学建模和代理人建模。使用不同的建模方法可以更准确地描述系统行为。

3）兼容性强：基于 Java 编程，可以与其他 Java 应用程序或库进行集成，支持 C++，Net，MATLAB 等语言。

4）容易可视化：可以进行可视化仿真展示，让决策者清楚的看到系统的运作情况和结果，帮助作出决策。

5）精度高：可以通过各种分析工具来分析和评估系统行为，在模拟过程中可以对模型进行优化，提高模型的精度。

综上，AnyLogic是计算速度快，功能多样化和可视化效果好的一款高级仿真软件。它适用于各种复杂系统模型的建立和仿真，以帮助用户增强决策能力，优化产品和流程，提高生产效率等。

2. 航站楼离港流程初始建模

当航站楼的功能分区设置不合理时，会造成高峰时段拥堵问题，旅客等待时间过长、设施设备利用率过低或过高。使用AnyLogic仿真软件模拟行人的运动模式，对航站楼离港流程进行仿真，以较低的成本达到运行效率仿真计算的目的。

离港流程初始建模主要使用AnyLogic仿真软件Pedsource、Pedservice、Sink多种模块的组合应用，把握好正确的逻辑关系以及正确的逻辑模块与空间标记的关联，使其能够顺利的模拟出实际的机场旅客离港流程。

Pedsource模块：生成行人。通常用作人流的起点。可以生产具有任意流量强度的定制行人类型的行人。

Pedservice模块：引导行人流通过一组服务。行人流模型中的服务定义了一组类似的物理服务对象（旋转门、自动售票机、安全检查站、值机柜台等）。有两种类型的空间标记形状可用于在行人模型中绘制服务：带区域的服务用于定义具有电子队列的服务（如银行办公室、火车站信息办公室等）行人不排队等候，而是在邻近地区等待轮到他们。该区域由多边形节点定义。带线路的服务用于定义带队列的服务，行人等待服务在队列中可用。支持两种类型的队列：通常的队列和通常在机场值机区使用的“蛇形”队列。

Sink模块：释放智能体的端点。除非使用 Sink 或例如 Exit 块，否则智能体不会从模型中删除并被处置（因此不应该在进程结束时留下未连接的端口，而应该使用此类块完成流程)。

过程流图通常以Source 模块开始，Source模块产生智能体并将智能体放置到过程之中，智能体经过各个过程后最终进入Sink模块，并从模型中消失。

本文建立了包含值机、行李托运、安检等三个主要阶段的旅客离港流程仿真模型，如图1所示。具体过程如下：首先在 main 窗体行人库中拖拽墙体构建航站楼和障碍物，在墙体左、中、右侧放置三根目标线，旅客从左侧目标线进入航站楼，经过 pedservice1 值机，到达中间目标线，向右经过 pedservice2 安检，最后到达右侧目标线，完成旅客离港基础流程。从面板的行人库建立行人窗体pedestrian，并在pedSource的行人和行人类型中应用，拖拽出pedService1模块，然后在pedService1的属性窗口的选择中单击services线服务，使pedService1可行，拖出pedGoTo，属性窗口目标线选择中间目标线，连接pedService1与pedService2;拖出pedService2，选择services1线服务，最后使用pedGoTo连接pedService2与pedsink，结束该流程。

图1旅客离港流程模型

3. 航站楼离港逻辑流程建模

离港流程属于离散事件，而离散事件建模的主要操作包括各类时间延迟、资源服务、支路选择、分离和组合等。智能体对资源进行竞争，并导致时间延迟，因此在所有的离散事件建模中都具有供智能体排队的队列。离散事件模型可以具象为逻辑流程图，航站楼离港逻辑流程建模主要使用如下模块：

RestrictedAreaStart：标记要限制最大智能体数的进程部分（区域）的条目。这样的区域只能有一个入口和任意数量的出口，每个出口都必须标有引用此限制区域开始的块，见下图。一旦输入“受限区域启动”的次数减去“受限区域结束”的退出次数达到限制，“受限区域启动”块将阻止该进入，并且在其中一个智能体退出该区域之前不允许新智能体进入。

Selectoutput：根据（概率或确定性）条件将传入智能体由到两个输出端口之一。 这种情况可能取决于任何外部因素。智能体在选择输出中花费的时间为零。

Match：通过根据给定条件匹配对来同步两个智能体流。尚未匹配的智能体存储在两个队列中（每个流一个）。一旦新智能体到达任一输入端口，将检查它是否与另一个流队列中的所有智能体匹配。

Split：对于每个传入智能体（原始智能体）创建一个或多个其他智能体，并通过以下方式输出它们的复制智能体。创建的新智能体可能具有副本、同级等的含义。并且可以是任意类型。新智能体的数量可以动态更改。整个操作花费零模型时间。实际的“重聚”可以使用一个或多个Match块或通过自定义代码实现。在最简单的情况下，当每个原智能体只有一个副本并且它们的顺序在其流中没有更改时，可以使用Combine块从两个智能体中组合一个智能体。

Queue：等待流程流中的接受的智能体队列（缓冲区），或智能体的通用存储。可以将最长等待时间与智能体关联。还可以从队列中的任何位置从代码中删除智能体。排队规则可以是 FIFO（默认）、LIFO 或基于优先级的。优先级可以显式存储在智能体中，也可以根据智能体属性和外部条件计算。优先级队列始终接受传入智能体，评估其优先级并将其放置在队列中的相应位置。

Conveyor：模拟传送带。以给定的速度（所有速度相同）沿路径移动代理，并在它们之间保持最小的空间。可能正在积累和不累积。当出口点的代理无法退出时，累积的传送带不会停止，并且会继续移动智能体，直到传送带充满智能体（它们之间的空间最小）。如果第一个智能体无法进一步移动，则非累积传送带将停止，因此智能体之间的空间不会在此类传送带上更改。因此，输送机的容量是其长度除以空间。

Delay：将智能体延迟给定的时间量。延迟时间是动态评估的，可以是随机的，并且可能取决于智能体以及任何其他条件。可选地，可以计算为延迟的动画路径的长度除以智能体的“速度”。多个智能体（最多为给定的延迟容量）可以同时且独立地延迟。如果延迟块的容量动态更改，并且当前延迟的智能体数量超过容量，则延迟块将允许它们完成延迟时间，并且在数量低于新容量之前不会让新智能体进入。

航站楼离港逻辑流程建模结果如图2、图3所示。

图2值机逻辑流程框图

图3安检逻辑流程框图

4. 航站楼离港效率仿真

以Anylogic仿真软件为工具，以典型的系统仿真过程为指导方法，完成航站楼离港旅客流程建模、仿真；最后，通过借鉴前人仿真步骤和数据，以Anylogic仿真软件完成流程再现，并通过输出结果的误差对比分析，验证仿真建模的可靠性。表1为通过阅读大量文献梳理形成的离港效率数据，可信度较高，用于本文仿真可靠性验证。

表1航站楼离港效率经验数据

图 4、图5分别为值机、安检逻辑流程模型带入仿真客流数据后的运行图和人流密度分布，颜色越浅人流密度越低。

图4值机逻辑流程仿真运行图

图5 安检逻辑流程仿真运行图

仿真可靠性检验需要从三方面入手，即仿真输入数据的可靠性、仿真模型流程的逻辑可靠性和仿真输出数据的可靠性。仿真的输入数据包括旅客行为特性参数和机场设施行为参数。其中旅客行为特性参数包括旅客行走速度，进行托运和自助值机的比例等，大部分很难简单得到较为准确的数值。本文借鉴学术同行的研究经验，数据具有普遍可靠性；而机场设施行为参数，如设备的服务时长和设备服务效率则较为固定，比较容易获取，具有普遍可靠性。仿真模型流程的逻辑可靠性，则是通过模型构建是否合理且逻辑通顺来断定。

本文仿真模型验证从机场值机和安检两方面开展，学术同行运用iGrafx仿真软件通过10000个事件得到了值机及安检的平均服务时间分别为2.51和1.72分钟。本文利用 AnyLogic 仿真软件，输入随机客流数据，运用本文构建好的模型得到的值机与安检的平均服务时间分别为2.66和1.6分钟，如图6、图 7所示。与经验数据相差较小，验证了模型的可靠性。

图6值机平均服务时长

图7安检平均服务时长

3. 总结与展望

随着航空客运量的逐年增长，航站楼离港流程中的问题也逐渐暴露，客流量增长与机场有限的资源之间的矛盾越来越明显。机场要想在运营压力巨增的情况下为旅客提供良好的服务、提升航站楼资源使用效率和旅客流动效率，需要在资源规划阶段，对离港流程进行仿真优化分析。本文以AnyLogic计算机仿真软件为工具，构建了航站楼值机与安检流程仿真模型，为航站楼运营者提供了可靠、高效的流程建模方案。

影响机场航站楼旅客保障流程的因素众多，综合考虑多方影响因素才能显著提高机场旅客服务效率。关于优化机场航站楼旅客保障流程的研究属于探索性研究，打造绿色机场，不应该局限于优化旅客进离港流程，机场服务的方方面面都应该列入优化范畴，从能源、资源各维度进行配置优化，为旅客提供便捷的服务。

参考文献

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