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基于Anylogic地铁车站集散能力仿真分析基于Anylogic地铁车站集散能力仿真分析使命：加速中国职业化进程基于Anylogic地铁车站集散能力仿真分析摘要：本文根据地铁车站作业流程，利用Anylogic软件建立客流集散仿真模型，对北京宣武门地铁车站不同时段的乘客集散过程进行仿真.通过对仿真数据的分析，给出车站设备设施布局的优化建议，为运营管理提供支持.关键词：地铁车站;集散能力；Anylogic；仿真AnyLogic仿真软件是一个专业虚拟原型环境，用于设计离散、连续和混合行为的复杂系统。利用AnyLogic实现地铁车站设备设施的建模，通过设计不同的仿真场景，对乘客在车站内的集散过程进行仿真，研究车站设备设施的利用情况并分析评估，为轨道交通车站的优化设计提供支持。1地铁车站乘客集散过程建模分析1.1车站设施城市轨道交通车站内部设施由交通工具服务设施、乘客服务设施和信息诱导设施3部分组成，它们相互制约、相互协调，充分发挥各自的功能和优势，使系统达到整体功能的最优化,为实现出行者乘行舒适、安全快捷的目标而服务。本文仿真研究的主要设施是交通工具服务设施和乘客服务设施，见图1。1.2行人及车流参数确定行人的宏观交通行为是大量的行人在某一时段某一区域内所呈现的速度、流量、密度之间相互关系的集体特性.行人流的宏观输入参量主要包括速度、人群、来源等。在设置人群参数时按社会关系分为上学、上班、购物以及其他4组人群，对应Anylogic软件里的行人流，通过设置不同速度对其进行分类。根据调查统计，各组行人的速度参数如表1。不同时间段各类人群的比例如表2。当行人经过扶梯或者排队进站时会不自觉地形成临时群，这时需对行人进行统一分类，也就是区别于行人在流动中的属性，而4组人群在排队处或者扶梯处所表现的特性大体没有区别，所以当4组行人流经过排队区域或扶梯区域要统一进行参数设置。针对各个工作区域的特点定义人群的停留时间分别为：售票口5s，自动售票机8s，进站闸机3s。按照不同时段的客流量确定列车间隔时间，早晚高峰3min,非高峰5min。2地铁车站乘客集散过程仿真建模2。1系统中的对象对象类构成地铁车站模型的基本元素包括行人产生源、车流、售票系统、进站排队系统等。行人产生源主要是行人模拟的产生点,运用Anylogic中的source组件来实现，产生行人的位置在进站口及换乘口，产生客流量主要根据调查的数据来确定.2。2系统中的模块及其运行流程系统中的资源网络模块主要用于模拟车站乘客集散过程中车站设备的利用情况；流程处理模块主要是为了模拟乘客集散的具体处理过程；动画模块则是为了直观的反应客流在车站内移动的情况。资源网络模块主要包括进站乘客流程及出站乘客流程，如图2和图3。流程处理模块对车站集散系统的基本功能进行模拟,主要有行人流与列车流，行人流又包括进站流及出站流。根据资源网络模块对进出站乘客流程的分析在软件中嵌入对象如图4。动画模块可以结合网络模块实现车站乘客集散实际过程的直观再现。这个模块主要运用Anylogic的Group来构建动画组，分别定义各个分区节点（包括通道、安检区、进站区、出站区、换乘区、候车区等）的位置以及行人的流线，再将其加入Group,在Network中定义动画网络.3车站集散能力评估与分析3.1车站集散能力评估指标（1)乘客空间占用量通过计算出相应设施的乘客空间占用量,评估设施服务水平。服务水平是疏散效率和步行舒适度的综合评价,通常使用单个行人能够使用的空间面积来表示,随着密度的增大,服务水平逐渐下降。（2）设施平均排队长度此项指标主要考虑客流在安检口、进出站闸机等设施的等待队列，可以反应进出站、检票等资源是否足够。式中：Ni为仿真时间的取值时刻点总数；L队，i为第i个时刻点的客流排队长度。3.2车站集散能力仿真评估宣武门站是北京地铁2号线与4号线的交汇点，共有8个出口.实际调研观察，宣武门车站各个时段的设备利用程度有很大的区别，所以本文分别针对不同时段对设施的利用情况进行分析评估。3。2。1非高峰期集散能力评估非高峰时段，进出站乘客的数量很少，进出站设备的利用率较小,安检区域及闸机的排队区域不存在乘客拥挤现象，而大量的换乘乘客占据着换乘区域的设施，所以主要分析换乘设施的使用情况。实验中将换乘区域面积设置为10㎡,对换乘出口的排队队列情况进行统计，图5为非高峰期仿真场景及统计结果.图6中在没有列车经过时，换乘口设定区域的人数为0，当列车到达时,大量乘客涌向换乘口,区域的人数统计量上升,从第4min开始，区域人数呈上升趋势，上升到第5min时人数达到这一阶段的高峰，之后人数开始下降,最终客流疏散结束，整个过程大概持续2min,在这个过程中，区域的人数变化如表3.非高峰期时段到达车流保持在一个较低的水平，给乘客很多的换乘时间，但当两个方