排隊系統(tǒng)畢業(yè)設(shè)計

1、<p><b>　　摘要</b></p><p>　　近年來，隨著我國鐵路事業(yè)的迅猛發(fā)展，鐵路的運輸能力得到了大幅度提升。在客運技術(shù)與速度提高的同時，作為旅客體驗鐵路服務(wù)的一個必要環(huán)節(jié)，售票環(huán)節(jié)的重要性也隨之提高。然而大型客運站真實的售票過程極為復(fù)雜，旅客的行為受事件驅(qū)動，他們的狀態(tài)在一些不均勻的離散時刻發(fā)生改變且其變化的內(nèi)部 機理非常復(fù)雜，離散時間點一般不能確定，這是典型的離散事

2、件系統(tǒng)，通常無法利用一般的數(shù)學(xué)方法進行描述。我們通常采用離散事件系統(tǒng)仿真的方法來解決此類問題，它是解決此類問題的最有用處的方法之一。</p><p>　　要對系統(tǒng)進行仿真研究，首先就必須建立起系統(tǒng)的仿真模型。本文在閱讀大量文獻的基礎(chǔ)上，簡單介紹了離散事件系統(tǒng)的建模與仿真方法，并對北京西客站售票大廳建立離散事件系統(tǒng)仿真模型，對旅客售票過程進行了優(yōu)化改善。</p><p>　　關(guān)鍵詞：離散事件

3、,系統(tǒng)仿真</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　In recent years, with the rapid development of China's railway business, railway transport capacity has been improved significantly. The p

4、rocess of Buy a ticket became more and more important , while the technology and speed had Substantially Improved.But the process in the real world is so complex that we can not use Mathematical methods to stud

5、y it. The most useful way to study this case is to Simulate the Discrete Event System.</p><p>　　Simulation study of a system, we must first establish a system simulation model. On the base of studying a lot

6、of academic articles this thesis simplely introduced the discrete event systems modeling and simulation methods and established the discrete event systems of Beijing West Railway Station. Simulated and opt

7、imizated the process of Buy a ticket </p><p>　　KEYWORDS：discrete event , system simulation .</p><p><b>　　1.概述4</b></p><p>　　1.1.售票服務(wù)環(huán)節(jié)研究4</p><p>　　

8、1.2.離散事件系統(tǒng)4</p><p>　　1.3.離散事件系統(tǒng)仿真研究現(xiàn)狀5</p><p>　　1.3.1.離散事件系統(tǒng)建模5</p><p>　　1.3.2.離散事件系統(tǒng)仿真5</p><p>　　1.3.3.離散事件系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)分析6</p><p>　　2.離散事件系統(tǒng)建模與仿真介紹6

9、</p><p>　　2.1.基本概念6</p><p>　　2.1.1.實體（Entity）6</p><p>　　2.1.2.屬性（Attribute）7</p><p>　　2.1.3.狀態(tài)（State）7</p><p>　　2.1.4.事件(Event)7</p><p

10、>　　2.1.5.活動(Activity)7</p><p>　　2.1.6.進程(Process)7</p><p>　　2.2.離散事件系統(tǒng)建模仿真研究的一般步驟8</p><p>　　2.3.系統(tǒng)建模8</p><p>　　2.3.1.確定仿真目的8</p><p>　　2.3.2.正

11、確描述系統(tǒng)8</p><p>　　2.3.3.確定輸出函數(shù)9</p><p>　　2.4.確定仿真算法9</p><p>　　2.4.1.隨機數(shù)和隨機變量的生成9</p><p>　　2.4.1.1.隨機數(shù)的產(chǎn)生9</p><p>　　2.4.1.2.隨機變量的產(chǎn)生方法10</p>

12、<p>　　2.4.2.離散事件系統(tǒng)仿真策略10</p><p>　　2.4.2.1.事件調(diào)度法（Event Scheduling）10</p><p>　　2.4.2.2.活動掃描法（Activity Scanning）10</p><p>　　2.4.2.3.進程交互法（Process Interaction）10</p>

13、<p>　　2.5.建立仿真模型11</p><p>　　2.5.1.仿真模型主要成分11</p><p>　　2.5.2.仿真程序流程管理12</p><p>　　2.5.2.1.對時間進程的管理12</p><p>　　2.5.2.2.對同時事件的管理12</p><p>　　2.5

14、.3.完成仿真模型13</p><p>　　2.6.仿真結(jié)果分析13</p><p>　　3.北京西站售票大廳離散事件系統(tǒng)建模仿真13</p><p>　　3.1.仿真目的13</p><p>　　3.1.1.得到不同時段合理服務(wù)窗口數(shù)13</p><p>　　3.1.2.驗證規(guī)范行人間隔能夠提高

15、服務(wù)效果13</p><p>　　3.1.3.優(yōu)化調(diào)度間隔14</p><p>　　3.2.西站售票大廳離散事件系統(tǒng)建模14</p><p>　　3.2.1.建模思路14</p><p>　　3.2.2.實體及其屬性、狀態(tài)、活動和相互影響14</p><p>　　3.2.3.事件及其引發(fā)的狀態(tài)變化

16、15</p><p>　　3.2.3.1.選隊事件15</p><p>　　3.2.3.2.旅客到達隊列16</p><p>　　3.2.3.3.開始服務(wù)事件17</p><p>　　3.2.3.4.結(jié)束服務(wù)事件17</p><p>　　3.2.3.5.換隊活動17</p><p

17、>　　3.2.3.6.調(diào)度活動18</p><p>　　3.2.3.7.窗口開閉調(diào)度活動19</p><p>　　3.2.3.8.AnyLogic平臺中的行人智能體20</p><p>　　3.3.確定仿真算法21</p><p>　　3.3.1.仿真中的隨機變量21</p><p>　　3.

18、3.1.1.旅客到達數(shù)21</p><p>　　3.3.1.2.服務(wù)時間23</p><p>　　3.3.1.3.行人間隔26</p><p>　　3.3.2.仿真策略27</p><p>　　3.4.仿真模型28</p><p>　　3.5.仿真結(jié)果分析33</p><p&

19、gt;　　3.5.1.不同時段合理窗口數(shù)33</p><p>　　3.5.2.規(guī)范行人間隔作用驗證結(jié)果35</p><p>　　3.5.3.優(yōu)化調(diào)度間隔36</p><p>　　4.全文總結(jié)與展望37</p><p>　　4.1.全文總結(jié)37</p><p>　　4.2.展望：37</p&

20、gt;<p>　　5.參考文獻37</p><p><b>　　6.致謝38</b></p><p><b>　　概述</b></p><p><b>　　售票服務(wù)環(huán)節(jié)研究</b></p><p>　　隨著國家對鐵路事業(yè)的投入越來越大，我國鐵路事業(yè)無論在技

21、術(shù)與速度上都有了大幅度的提高。與此同時售票服務(wù)環(huán)節(jié)作為旅客接受鐵路服務(wù)的必要環(huán)節(jié)，其重要性也隨之提高。如何提高該環(huán)節(jié)中旅客的滿意程度，成為車站管理者關(guān)注重點。而旅客在購票環(huán)節(jié)中等待、接受服務(wù)，換隊等行為通常是發(fā)生在離散的時間點上的，因此旅客購票流程構(gòu)成了典型的離散事件系統(tǒng)。離散事件系統(tǒng)是一種廣泛存在于工程技術(shù)、軍事、經(jīng)濟、物流、計算機網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的常見系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的狀態(tài)在一些不均勻的離散時間點上發(fā)生變化，而且其變化的內(nèi)部機制非常復(fù)雜，通

22、常數(shù)學(xué)方法很難描述。國內(nèi)外通常采用離散事件系統(tǒng)仿真的方法進行研究。它是研究這類系統(tǒng)最有用處的方法之一。</p><p><b>　　離散事件系統(tǒng)</b></p><p>　　所謂離散事件系統(tǒng)是指狀態(tài)只是在離散時間點上發(fā)生變化，而且這些離散的時間點一般是不確定的系統(tǒng)（隨機的）。如：訂票系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)、加工制造系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)、計算機系統(tǒng)等。</p>&l

23、t;p>　　離散系統(tǒng)中狀態(tài)在時間上和空間上都是離散的。系統(tǒng)中各事件以某種順序或在某種條件下發(fā)生，并且大都屬于隨機性的，或由于隨機的輸入，或由于系統(tǒng)元素的屬性值作隨機變化。因此對這類系統(tǒng)的研究往往很十分困難。經(jīng)典的概率及數(shù)理統(tǒng)計理論、隨機過程理論雖然為研究這類系統(tǒng)提供了理論基礎(chǔ)，并能對一些簡單系統(tǒng)提供解析解，但對工程實際中的大量系統(tǒng)，只能依靠離散事件系統(tǒng)仿真的方法來加以研究。</p><p>　　離散事件系統(tǒng)

24、仿真研究現(xiàn)狀</p><p>　　國內(nèi)外對于離散事件系統(tǒng)仿真的研究主要集中在三個方面：離散事件系統(tǒng)的建模、離散事件系統(tǒng)仿真和離散事件系統(tǒng)仿真輸出數(shù)據(jù)的分析。</p><p><b>　　離散事件系統(tǒng)建模</b></p><p>　　離散事件系統(tǒng)建模是離散事件系統(tǒng)仿真研究的前提，一切研究都是建立在模型建立好的基礎(chǔ)上，因此這一部分研究比較成熟。20

25、世紀(jì)自80年代初期，哈佛大學(xué)著名的學(xué)者何毓琦教授提出對離散事件動態(tài)系統(tǒng)(Distributed Event Dynamic System,DEDS)理論進行研究以來，許多研究人員圍繞此問題在不同層次或使用不同數(shù)學(xué)工具進行了描述，形成了許多完整的方法體系，出現(xiàn)了多種形式的DEDS模型設(shè)計方法。如：馬爾科夫鏈模型、時序邏輯模型等。</p><p>　　另外離散事件系統(tǒng)模型有許多衍生的模型，其中應(yīng)用最廣的是耦合離散事件

26、系統(tǒng)（coupled DEVS）和并行離散事件系統(tǒng)（parallel DEVS）。</p><p>　　耦合離散事件系統(tǒng)模型特點是它可以描述多個組件耦合而形成的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。在耦合系統(tǒng)中基本組件間有著輸入與輸出的耦合關(guān)系。耦合事件將互相耦合的輸入輸出鏈接起來，通過耦合關(guān)系將各個子系統(tǒng)組成一個完整的離散事件系統(tǒng)。</p><p>　　并行離散事件系統(tǒng)模型的特點是它允許多個組件同時處于活動狀態(tài)并將

27、輸出值發(fā)送到其他組件。并行離散事件系統(tǒng)的狀態(tài)遷移是由各子系統(tǒng)自發(fā)完成的，不需要選擇函數(shù)來順序選擇完成遷移的子系統(tǒng)。</p><p><b>　　離散事件系統(tǒng)仿真</b></p><p>　　建立好離散事件系統(tǒng)模型后，便可進行模型仿真。離散事件系統(tǒng)模型仿真是指利用離散事件系統(tǒng)模型對真實或假想的系統(tǒng)進行進行動態(tài)研究。它的理論依據(jù)是相似論，相似論的核心思想是將描述物理現(xiàn)象的

28、微分方程進行相似變換后，便能夠得到確定的無因次數(shù)群之間的關(guān)系式。也就是說只要物理條件相似，那么就能夠推演出不同輸入的結(jié)果。</p><p>　　由于離散系統(tǒng)的狀態(tài)是由一些離散時間點上的事件而改變的，因此可以說離散系統(tǒng)仿真模型是由這些離散事件驅(qū)動的。對于給定的離散事件系統(tǒng)，可能發(fā)生的所有事件的集合應(yīng)該是明確的。系統(tǒng)依據(jù)所有事件應(yīng)發(fā)生的時間先后構(gòu)成一個序列。一個先后處理不同事件的通常不能顛倒的序列。仿真的關(guān)鍵就是確定

29、這個事件發(fā)生的時間序列。有了這個序列，所有的離散事件才能按真實的結(jié)構(gòu)組織起來。而通過這個序列將所有離散事件組織起來，是離散事件系統(tǒng)建模的核心。</p><p>　　因此離散系統(tǒng)仿真的研究主要集中在仿真程序流程管理（即仿真調(diào)度）上和事件組織方法上（也稱為系統(tǒng)的仿真策略）。</p><p>　　經(jīng)典的仿真程序流程管理有：時間進程管理、同時事件管理</p><p>　　經(jīng)

30、典的仿真策略有：事件調(diào)度法、活動掃描法、進程交互法</p><p>　　離散事件系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)分析</p><p>　　經(jīng)典的離散事件系統(tǒng)仿真假設(shè)可以獲得對于系統(tǒng)足夠詳細準(zhǔn)確的信息（如輸入過程的參數(shù)，系統(tǒng)中隨機變量的概率分布等）來對實際的離散事件系統(tǒng)進行準(zhǔn)確的描述、建模。但這在通常的建模仿真中是一個十分苛刻的要求。故對仿真系統(tǒng)所得出的數(shù)據(jù)進行必要的分析，處理不準(zhǔn)確的信息，成為離散事件系統(tǒng)仿真

31、的一個值得研究的問題。</p><p>　　離散系統(tǒng)仿真的數(shù)據(jù)分析研究可以分為以下幾個層次,各層次逐步深入，難度也逐步增大：</p><p>　　a.單系統(tǒng)仿真輸出分析。</p><p>　　即針對某個實際問題，利用某種方法對模型輸出的仿真數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，以估測模型真實特性，分析系統(tǒng)性能。在此方面研究上，已經(jīng)有許多非常成熟的方法來分析輸出數(shù)據(jù)。這些方法的目的可以歸

32、結(jié)為：對某個研究所關(guān)心的輸出變量進行統(tǒng)計估計， 構(gòu)建出盡可能小的置信區(qū)間。</p><p><b>　　b.多系統(tǒng)性能比較</b></p><p>　　多系統(tǒng)性能比較是指從課題需要的多種不同方案中選出最佳的或可行的方案，以此對多個系統(tǒng)的性能進行比較。</p><p>　　c．基于仿真的系統(tǒng)優(yōu)化</p><p>　　多系統(tǒng)

33、性能比較是在已經(jīng)給定的一些系統(tǒng)中進行選擇，而系統(tǒng)優(yōu)化則是在一個模擬空間（通常包含若干參數(shù)和非參數(shù)維度）中搜尋最優(yōu)系統(tǒng)，需要結(jié)合一定的優(yōu)化算法進行綜合研究。</p><p>　　離散事件系統(tǒng)建模與仿真介紹</p><p><b>　　基本概念</b></p><p>　　首先要理解這方面理論的一些概念。</p><p>　

34、　實體（Entity）</p><p>　　實體即構(gòu)成系統(tǒng)的各種成分，它們是系統(tǒng)邊界內(nèi)的對象。如：售票大廳中的旅客，馬路上的汽車，工廠中的機器，醫(yī)院里的醫(yī)生等。</p><p>　　一般實體可以分為兩大類：臨時實體和永久實體。</p><p>　　臨時實體是指只在系統(tǒng)中存在一定時間的實體。一般來說，這類實體是按一定規(guī)律從系統(tǒng)外部到達系統(tǒng)，按一定流程通過系統(tǒng)，接受系統(tǒng)

35、中永存實體的作用，最終離開系統(tǒng)。如：旅客、汽車等。</p><p>　　永久實體是指永久駐留在系統(tǒng)中的實體。它是系統(tǒng)對臨時實體產(chǎn)生功能的必要條件，作為系統(tǒng)活動的資源而被占用。如機器、醫(yī)生等。</p><p>　　臨時實體一般都是主動產(chǎn)生活動，具有主動性；而永久實體往往是被動的，具有從動性。</p><p>　　在仿真中我們把屬性或活動行為類似的實體歸結(jié)為一個類，建立

36、模型時，只需要描述類與類之間的關(guān)系即可。</p><p>　　屬性（Attribute）</p><p>　　屬性是對實體特征的描述，以此確定實體的一些性質(zhì)。在仿真中不需要將實際實體的所有屬性都描述出來，而只需要描述出與研究相關(guān)的屬性即可。如：汽車的速度、車型等</p><p><b>　　狀態(tài)（State）</b></p>&l

37、t;p>　　狀態(tài)是指某一對象在某一時刻或時間段內(nèi)，通過系統(tǒng)中其他對象屬性以及自身屬性的集合所得到的一種特征狀況劃分。它通過狀態(tài)變量來描述。如：在購票過程中，有顧客行走的狀態(tài)，在隊列中等待的狀態(tài)，接受服務(wù)的狀態(tài)等。</p><p><b>　　事件(Event)</b></p><p>　　事件是指導(dǎo)致對象狀態(tài)變化的行為?？梢哉J為系統(tǒng)的運行是由不同的事件來驅(qū)動的。

38、在仿真中事件是在一個時間點上發(fā)生完成。它不僅可以實現(xiàn)實體之間的同步，也可以達到實體間傳遞信息的目的。如：旅客判斷是否換隊這一事件，有可能會觸發(fā)旅客狀態(tài)由在隊列中等待狀態(tài)變?yōu)閾Q隊的行走狀態(tài)。</p><p>　　活動(Activity)</p><p>　　活動是指實體在兩個事件間保持一個狀態(tài)的持續(xù)過程。它的開始和結(jié)束均有事件引起。如：旅客結(jié)束服務(wù)事件與到達系統(tǒng)出口事件之間的行走狀態(tài)的持續(xù)過

39、程。</p><p>　　進程(Process)</p><p>　　進程是由與某個實體相關(guān)的若干事件與活動組成的一個完整的過程。它包括事件與活動間的相互邏輯與時序關(guān)系。</p><p>　　離散事件系統(tǒng)建模仿真研究的一般步驟</p><p>　　離散事件系統(tǒng)的建模仿真是一個復(fù)雜、龐大的工作，因此需要按照科學(xué)的工作步驟來完成這項工作，每部分工

40、作都要達到各自的指標(biāo)，這樣不僅可以提高工作效率，同時也能保證仿真研究工作的總體質(zhì)量。一般仿真模型科學(xué)的工作步驟是</p><p><b>　　a．系統(tǒng)建模</b></p><p>　　系統(tǒng)模型一般用流程圖或網(wǎng)絡(luò)圖的方式來描述。反映了臨時實體在系統(tǒng)內(nèi)部歷經(jīng)的過程、永久實體對臨時實體的作用以及它們之間的邏輯關(guān)系。</p><p><b>

41、　　b．確定仿真算法</b></p><p>　　要確定兩方面內(nèi)容，一是如何產(chǎn)生所需求的隨機變量；二是采用怎樣的方法進行仿真，即仿真策略。</p><p><b>　　c．建立仿真模型</b></p><p>　　根據(jù)已經(jīng)確定的仿真算法，對變量進行定義，確定詳細流程圖，完成仿真程序?qū)崿F(xiàn)。</p><p>&l

42、t;b>　　d．仿真結(jié)果分析</b></p><p>　　離散事件系統(tǒng)具有固有的隨機性，因此要多次運行模型得到仿真結(jié)果，采用一定方法對結(jié)果進行分析，才能得到較為科學(xué)的結(jié)論。 </p><p><b>　　系統(tǒng)建模</b></p><p>　　仿真研究的首要工作就是對離散事件系統(tǒng)進行建模，在建模過程中我們也要遵循科學(xué)的建模步驟&

43、lt;/p><p>　　一般的離散事件系統(tǒng)模型的建立由以下四個步驟組成</p><p><b>　　確定仿真目的</b></p><p>　　建立模型首先要做的工作就是確定系統(tǒng)仿真的目的。根據(jù)仿真目的的不同，通過不同的方法，建立不同種類的模型。唯有這樣才能滿足之后仿真及仿真結(jié)果分析的需要。</p><p><b>

44、　　正確描述系統(tǒng)</b></p><p>　　描述系統(tǒng)又可分為3個步驟：</p><p>　　a.確定系統(tǒng)組成的成分。即離散事件系統(tǒng)中的實體。可以分為兩大類：</p><p>　　主動成分：所謂主動成分，即可以主動產(chǎn)生活動的成分，如售票系統(tǒng)中的旅客，他在到達后會產(chǎn)生排隊、換隊、服務(wù)等活動。</p><p>　　被動成分：所謂被動成

45、分，即本身不能激發(fā)主動活動的成分，只有在主動成分作用下才能產(chǎn)生狀態(tài)的變化。</p><p>　　例如：在北京西站售票大廳離散事件系統(tǒng)中，實體就旅客，窗口的服務(wù)人員以及咨詢臺的調(diào)度人員等。這些實體狀態(tài)的改變往往發(fā)生在某些離散時間點上，而實體的行為往往符合隨機分布。</p><p>　　b.確定描述變量和參數(shù):所謂描述變量是指系統(tǒng)中各個實體的屬性。主要種類有：實體的內(nèi)部變量、外部變量。實體通過

46、外邊變量的輸入，內(nèi)部變量的輸出來到達實體與外部環(huán)境的相互影響。而除輸入、輸出變量外，其余的均是主動成分或被動成分的狀態(tài)變量。</p><p>　　c.建立實體的變量間的相互關(guān)系：兩個變量間的相互關(guān)系是指這兩個變量如何相互影響、相互聯(lián)系、相互作用的。建立起這種關(guān)系后兩變量間便形成了一種有方向的或形成回路的相關(guān)鏈。這種相關(guān)鏈如果在實體內(nèi)部，那么它就描述了實體中由輸入變量到輸出變量的轉(zhuǎn)換；如果這種相關(guān)鏈在實體外部，鏈接

47、了兩個實體，那么它就描述出兩個實體間的相互關(guān)系、相互影響的行為。而當(dāng)系統(tǒng)中各個實體間存在的相互關(guān)系都建立好后，便能夠描述出一個或多個覆蓋了整個系統(tǒng)的相關(guān)聯(lián)系網(wǎng)。通過聯(lián)系網(wǎng)，每個實體就能完成與系統(tǒng)的相互聯(lián)系、相互影響。這種相關(guān)鏈大部分反映在各成分的活動中，而所有活動又是由事件所引發(fā)，因此弄清事件、活動的關(guān)系對于正確描述系統(tǒng)這一步驟來說，極為重要。</p><p><b>　　確定輸出函數(shù)</b>

48、;</p><p>　　這一步要做的工作就是確定仿真模型運行后所得到的結(jié)果，以及怎樣能夠得到這些結(jié)果。</p><p><b>　　確定仿真算法</b></p><p>　　隨機數(shù)和隨機變量的生成</p><p><b>　　隨機數(shù)的產(chǎn)生</b></p><p>　　由于客觀

49、世界具有隨機性，因此我們的系統(tǒng)仿真也需要有其隨機性，我們獲得隨機性的方法是產(chǎn)生一個隨機數(shù)，將此隨機數(shù)作為模型中一些算法的輸入?yún)?shù)。隨機數(shù)不同導(dǎo)致模型得到結(jié)果也不同，以此來實現(xiàn)模型的隨機性。</p><p>　　產(chǎn)生隨機數(shù)的方法有很多，這些方法被稱為是隨機數(shù)發(fā)生器。隨機數(shù)發(fā)生器按照隨機數(shù)得到方法又可分為物理性隨機數(shù)發(fā)生器和偽隨機數(shù)發(fā)生器。</p><p>　　a．物理性隨機數(shù)發(fā)生器是利用物理

50、現(xiàn)象產(chǎn)生隨機數(shù)，如：擲骰子、使用電子元件的噪音、核裂變現(xiàn)象等。這些發(fā)生器產(chǎn)生的是真正的隨機數(shù)，然而它們的缺點是技術(shù)要求比較高。</p><p>　　b．偽隨機數(shù)發(fā)生器是利用一些使用者不知道的、固定的、用重復(fù)計算的計算方法計算出來隨機數(shù)的發(fā)生器。他們產(chǎn)生的數(shù)列看似是隨機數(shù)，其實是可以推算出來的，因此他們不是真的隨機數(shù)，稱為偽隨機數(shù)。</p><p><b>　　隨機變量的產(chǎn)生方法&

51、lt;/b></p><p>　　在仿真模型中光有隨機數(shù)依然不能實現(xiàn)仿真中實體行為的隨機。因此我們需要有一個能夠描述實體行為隨機性的規(guī)則，通常這種規(guī)則是一個概率分布。例如：我們想仿真出工廠的流水線，那么我們就需要知道工廠流水線中各個工位的加工時間的概率分布，將其輸入計算機，計算機會產(chǎn)生一個有N個數(shù)的數(shù)組，該數(shù)組的每個元素的數(shù)值嚴(yán)格符合概率分布。之后從數(shù)組中抽取一個數(shù)作為該工位加工時間，抽取的這個數(shù)在數(shù)組中的

52、編號有隨機數(shù)確定。</p><p>　　離散事件系統(tǒng)仿真策略</p><p>　　所謂離散事件系統(tǒng)仿真策略即組織離散事件的方法。它與程序流程管理不同，流程管理是對時鐘推進的管理辦法；而仿真策略是仿真模型怎樣描述真實系統(tǒng)進而得到事件邏輯序列表的方法。典型的處理方法有三種，分別是事件調(diào)度法、活動掃描法、進程交互法。</p><p>　　事件調(diào)度法（Event Sched

53、uling）</p><p>　　事件調(diào)度法基本思想是以事件的觀點 來分析真實系統(tǒng)。以定義事件和其引起的系統(tǒng)狀態(tài)量的變 化的方法，來按時間順序確 定并執(zhí)行不同事件發(fā)生的邏輯關(guān)系，進而得到事 件邏輯序列表。該策 略是一種事件發(fā)生已經(jīng)固定下來的策略，必須預(yù)先設(shè)定下初始事件。它對于確定性較強（符合某種分布的隨即變量）的離散事件系統(tǒng)仿 真較為方便。</p><p>　　活動掃描法（Activity

54、 Scanning）</p><p>　　當(dāng)事件的發(fā)生不僅與時 間有關(guān)還與一些其他條件有關(guān)時，事件調(diào)度法就策略就不好使用了，因為我們無 法預(yù)定每個事件的開始和終止時間，也就不能推演出事件發(fā)生的序列表。這時我們可 以采用活動掃描法。它的基本思想是：以活動的觀點建立模型。系統(tǒng)中實體的活動 是否會發(fā)生是依據(jù)它 是否滿足規(guī)定的條件而定。若條件滿足就激活活動模塊。而是否去判 斷這些活動的條件是根據(jù)當(dāng) 前系統(tǒng)時間是否等于時間

55、控制模塊中 每個活動發(fā)生時間而定。</p><p>　　進程交互法（Process Interaction）</p><p>　　進程交互法是一種綜合了事件調(diào)度法 和活動掃描法的仿真策略。它將模型的主動成分通過系統(tǒng)過程中所發(fā)生的事件和活 動以時間順序組合，從而形成 進程表。一個程序調(diào)用了進程，只要滿足條件，它將完成該進程 的全部活動。這種策略采用兩張事件表，當(dāng)前事件表CEL（Current

56、 Events List）和將來事件表（FEL：Future Events List）。在模型仿真運行前CEL為空，F(xiàn)EL是將來不同時刻發(fā)生事件的事件表。仿真運行開始后依據(jù)FEL中進程開始時間逐個將進程調(diào)入到CEL中去，在CEL中都是被調(diào)入的進程所包括的所有有資格執(zhí)行的事件的記錄，但事件是否會發(fā) 生還不能確定，要依據(jù)仿真系統(tǒng)當(dāng)時的狀態(tài)變量而定。直到FEL中所有進程被調(diào)用到CEL，CEL中所有進程執(zhí)行完畢，仿真才結(jié)束。</p>

57、<p><b>　　建立仿真模型</b></p><p>　　建立好系統(tǒng)模型別確定了仿真策略后我們就可以開始建立仿真模型了。仿真模型與系統(tǒng)模型不同。系統(tǒng)模型只需要用邏輯語言或流程圖將現(xiàn)實情況描述出來，然而仿真模型是以計算機的語言來模擬實際情況的程序。仿真模型建立好以后一定能要在計算機上運行，并且模型中加入實驗設(shè)計的成分。</p><p><b>

58、;　　仿真模型主要成分</b></p><p>　　首先，我們要先了解仿真模型中包含成分都有哪些，一般的仿真模型程序所包含的主要成分有：</p><p>　　a．系統(tǒng)仿真鐘：用來記錄系統(tǒng)仿真時間的當(dāng)前值。</p><p>　　b．系統(tǒng)變量：記錄系統(tǒng)在不同時刻的狀態(tài)的變量。</p><p>　　c．統(tǒng)計計數(shù)器：用來記錄仿真系統(tǒng)一些實

59、時性能的統(tǒng)計信息，已達到關(guān)聯(lián)系統(tǒng)不同時刻狀態(tài)的目的。</p><p>　　d．初始化子程序：用來在仿真開始前對系統(tǒng)進行初始化</p><p>　　e．時鐘推進子程序：即將仿真時鐘推進到下一個仿真時間點的子程序。根據(jù)不同的仿真策略，有不同的時鐘推進方式。</p><p>　　f．事件邏輯序列表：以實際系統(tǒng)中發(fā)生事件的時序關(guān)系為模版，根據(jù)不同的仿真策略，以不同方式描述出

60、仿真系統(tǒng)中各個事件的組織情況。它是系統(tǒng)事件控制的核心。</p><p>　　g．事件表：以仿真中事件發(fā)生的順序，記錄仿真中將會發(fā)生的事件。</p><p>　　h．調(diào)度子程序：以事件邏輯序列表中事件發(fā)生的邏輯條件為基礎(chǔ)，根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)中狀態(tài)，調(diào)度不同事件插入到事件表。</p><p>　　i．事件子程序：每一個事件都會有一個事件子程序與之對應(yīng)。通過子程序的處理、輸出來

61、描述該事件。來達到更新系統(tǒng)、實體狀態(tài)和參數(shù)的作用。</p><p>　　j．統(tǒng)計報告子程序：用于記錄仿真模型的輸出數(shù)據(jù)</p><p>　　k．隨機數(shù)產(chǎn)生子程序：用以產(chǎn)生隨機數(shù)的子程序。這些隨即數(shù)滿足輸入的數(shù)據(jù)分布。</p><p>　　l．主程序:用于將上述程序集合起來完成系統(tǒng)仿真的總體控制。</p><p><b>　　仿真程序

62、流程管理</b></p><p>　　確定了仿真程序中所包含的主要成分后我們還要確定仿真程序流程管理。</p><p>　　所謂仿真程序流程管理（即仿真事件的調(diào)度）是仿真建模的核心，他通過事件序列表和調(diào)度子程序來實現(xiàn)。調(diào)度管理方式包括對時間進程管理的方式和對同時事件管理方式。</p><p><b>　　對時間進程的管理</b>&l

63、t;/p><p>　　時間進程的管理主要是對于仿真時鐘推進方式的管理。所謂仿真時鐘是指能夠描述真實系統(tǒng)中事件發(fā)生的時間的時鐘，它與計算機運行仿真模型的時間沒有關(guān)系。在離散事件系統(tǒng)仿真中，典型的仿真時鐘推進方式有兩種：</p><p>　　a．面向時間間隔的時鐘推進方式。這種推進方式指仿真時鐘以足夠小的時間間隔等距推進。每個時間間隔以后都會掃 描所有活動完成時刻，來檢查這個間隔中是否有事件的發(fā)生

64、，從而引起系統(tǒng)狀態(tài)變量的改變。時間間隔選擇的要求是每個時間間隔中基本上不會出現(xiàn)兩個或兩個 以上的離散事件。這種管理方式的優(yōu)點是當(dāng)仿真事件較多或事 件的變化具有周期性時，計算機運行仿真的速度較快。</p><p>　　b．面向事件的時鐘推進方式。這種推進方式是指仿真時 鐘按照事件表中將要的子事件的時刻，進行間隔不同的推進。時鐘的時間由此事件發(fā) 生點直接跳躍到下一個事件的發(fā)生點。沒當(dāng)開始一個事件，系統(tǒng)便會計算出事件對

65、應(yīng)的相關(guān)活動，來計算出該事件在未來將會觸 發(fā)的所有事件的發(fā)生時刻，經(jīng)過一系列活動處理后，得到一個發(fā)生事件的事件時間順序表，按照該表把 仿真時鐘推進到觸發(fā)下一個事件的時間，以觸發(fā)下一個事件。再對這個觸發(fā)的新事件進行活動處理，進而修改事件時間順序表。如此往復(fù)直到仿真結(jié)束為止。這種管理方式在事件較少、兩事件間隔較長時比較適合采用。</p><p><b>　　對同時事件的管理</b></p&

66、gt;<p>　　同時事件管理是指在同一時間點上發(fā)生了多個事件時，程序?qū)τ谶@多個事件的處理方法。同時事件管理按管理事件類型的相同與否，可以分為兩方面內(nèi)容：</p><p>　　a．同類同時事件管理。當(dāng)同時發(fā)生的事件隸屬于同一類型的事件時，屬于同類同時事件管理。我們預(yù)先定制好事件規(guī)則，使同類事件發(fā)生時其狀態(tài)變量為以固定值。例如：本文課題的仿真模型在被調(diào)度時間點時，所有接受被調(diào)度信息的旅客都會觸發(fā)調(diào)度事

67、件，都會以相同的調(diào)度規(guī)則進行判斷，符合調(diào)度規(guī)則的所有旅客的狀態(tài)都會由等待狀態(tài)變?yōu)樾凶郀顟B(tài)。</p><p>　　b．混合同時事件管理。當(dāng)同時發(fā)生的事件不屬于同一類型的事件時，屬于混合同時事件管理。通常有一步法采用或解結(jié)法。所謂一步法是指，一步直接形成混合事件發(fā)生后的系統(tǒng)狀態(tài)。所謂解結(jié)法是指將幾 個同時發(fā)生的事件分成多個單獨事件，按照一個事件的邏輯序列對事件進行處理。通常一步法在構(gòu)建 程序時比較困難，管理起來也較為

68、復(fù)雜，而解結(jié)法構(gòu)建的模型結(jié)構(gòu)較簡單。</p><p><b>　　完成仿真模型</b></p><p>　　在完成了上述兩步的工作以后，我們就可以真正的進行仿真建模了。這部分的主要工作可以概括為將系統(tǒng)模型中所描述的一些問題，用計算機語言表達出來。這是仿真模型建立的主要部分，依據(jù)不同課題的離散事件系統(tǒng)模型不同其情況也大不相同。</p><p>&

69、lt;b>　　仿真結(jié)果分析</b></p><p>　　結(jié)果分析部分的工作需要依據(jù)不同仿真模型具體情況，確定具體分析方法，沒有通用性，因此在此不作過多闡述。</p><p>　　北京西站售票大廳離散事件系統(tǒng)建模仿真</p><p>　　了解了離散事件系統(tǒng)仿真研究的一般步驟后，我們針對北京西站售票大廳這一離散事件系統(tǒng)進行仿真研究。</p>

70、<p><b>　　仿真目的</b></p><p>　　首先確立仿真研究目的：</p><p>　　得到不同時段合理服務(wù)窗口數(shù)</p><p>　　開啟窗口的個數(shù)永遠是服務(wù)系統(tǒng)最為關(guān)心的問題。開啟過多浪費資源，開啟過少又不能即使?jié)M足顧客需要?；谶@個問題，我們在模型中加入窗口動態(tài)開閉模塊，當(dāng)模型中隊列人數(shù)狀態(tài)的均值小于某值時，則

71、關(guān)閉若干窗口，每次關(guān)閉窗口數(shù)不能多于3個。當(dāng)當(dāng)模型中隊列人數(shù)狀態(tài)的均值大于某值時，則開啟若干窗口，開啟窗口數(shù)為能夠滿足旅客需要的窗口數(shù)，但次開啟數(shù)有上限。這樣通過仿真模型的運行我們就能得到一個合理的針對不同時段的開啟窗口數(shù)。</p><p>　　驗證規(guī)范行人間隔能夠提高服務(wù)效果</p><p>　　在實地調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)，隊長超過5后，旅客依據(jù)隊列長度進行選隊，然而這種選隊方式并不能使旅客挑

72、選出能夠最快買到票對隊列（我們先假定服務(wù)時間基本相同）。所以我們想到如果規(guī)范行人間隔是否能夠顯著減少那些旅客不該多等的時間，進而提高總體服務(wù)效果。我們通過對比規(guī)范行人間隔前和規(guī)范行人間隔后旅客等待時間的方差，來得出結(jié)論。</p><p><b>　　優(yōu)化調(diào)度間隔</b></p><p>　　由于咨詢?nèi)藛T還需要進行咨詢工作，一次調(diào)度間隔不能太短，但若調(diào)度間隔過長又會使左

73、右兩廳隊列中人數(shù)差別較大。故需要用科學(xué)的方法選出合適的調(diào)度間隔。什么是合適的調(diào)度間隔呢？他需要滿足兩個條件：</p><p>　　每次調(diào)度觀察行為后基本都發(fā)生調(diào)度</p><p>　　在條件1符合的情況下調(diào)度間隔盡可能的小。</p><p>　　滿足了這兩個條件我們就得到了最佳的調(diào)度間隔。</p><p>　　西站售票大廳離散事件系統(tǒng)建模&l

74、t;/p><p>　　在大量的實地調(diào)研工作基礎(chǔ)上，我們將西站售票大廳系統(tǒng)內(nèi)各個實體的內(nèi)在聯(lián)系抽象出來，建立起系統(tǒng)模型</p><p><b>　　建模思路</b></p><p>　　1. 確定系統(tǒng)中的實體及其屬性</p><p>　　2. 分析各種實體的狀態(tài)和活動，及其相互間的影響。</p><p>

75、;　　3. 確定引起實體狀態(tài)變化的事件。</p><p>　　4. 分析各種事件發(fā)生時，實體狀態(tài)的變化規(guī)律</p><p>　　5. 在一定的服務(wù)流程下，分析與隊列實體有關(guān)的特殊操作（如換隊等）</p><p>　　6. 以臨時實體的流動為主線，畫出仿真系統(tǒng)實體流程圖</p><p>　　7. 給出模型參數(shù)的取值、參變量的計算方法及屬性描述變

76、量的取值方法。</p><p>　　8. 給出隊列的排隊規(guī)則。</p><p>　　實體及其屬性、狀態(tài)、活動和相互影響</p><p><b>　　建立離散系統(tǒng)模型的</b></p><p>　　系統(tǒng)中的臨時實體有：進入大廳的旅客、（我們把隊列看作為一種特殊的實體）各窗口前的隊列。</p><p>

77、;　　永久實體有：窗口內(nèi)的服務(wù)人員，服務(wù)臺的調(diào)度人員，窗口開閉調(diào)度（由模型的程序控制）。其中旅客、咨詢臺調(diào)度人員（由于系統(tǒng)中由咨詢臺服務(wù)人員執(zhí)行兩個大廳之間調(diào)度活動），售票大廳建筑實體。窗口開閉調(diào)度屬于主動成分，窗口內(nèi)服務(wù)人員屬于被動成分。</p><p>　　我們把相似的實體歸為一類，分析他們的屬性、狀態(tài)、活動、以及相互影響。</p><p><b>　　a．旅客類實體：<

78、;/b></p><p>　　旅客類實體所具有的屬性：到達人數(shù)時間，速度屬性，所在位置，所屬隊列，隊列中所屬位置，換隊視野，選隊所屬類型。</p><p>　　狀態(tài)：行走狀態(tài)，等待狀態(tài)，接受服務(wù)狀態(tài)。</p><p>　　活動：旅客行走，隊列中等待，換隊，被調(diào)度，買票。</p><p>　　對其他實體的影響有：影響隊列狀態(tài)，影響窗口服務(wù)

79、人員狀態(tài)。</p><p><b>　　b．隊列類實體：</b></p><p>　　屬性：行人間隔大小分布，隊列編號</p><p>　　狀態(tài)：隊列人數(shù)、隊列長度</p><p>　　對其他實體的影響：影響旅客選隊活動，影響調(diào)度人員調(diào)度活動，影響窗口開閉調(diào)度人員活動。</p><p><b

80、>　　c．窗口內(nèi)服務(wù)人員</b></p><p><b>　　屬性：服務(wù)速度。</b></p><p>　　狀態(tài)：繁忙，空閑，停止服務(wù)。</p><p><b>　　活動：售票活動。</b></p><p>　　對其他實體的影響：影響旅客買票活動，旅客買票狀態(tài)。</p>

81、<p>　　d．服務(wù)臺調(diào)度人員：</p><p>　　屬性：調(diào)度規(guī)則參數(shù)。</p><p>　　狀態(tài)：咨詢狀態(tài)，調(diào)度狀態(tài)。</p><p>　　對其他實體的影響：影響旅客狀態(tài)。</p><p>　　e．窗口開閉調(diào)度人員</p><p>　　屬性：窗口開閉規(guī)則參數(shù)。</p><p>

82、　　狀態(tài)：開啟窗口狀態(tài)，關(guān)閉窗口狀態(tài)，閑置狀態(tài)。</p><p>　　對其他實體影響：影響窗口服務(wù)人員狀態(tài)。</p><p><b>　　f．建筑實體</b></p><p>　　屬性：實體的位置和形狀</p><p>　　對其他實體影響：影響旅客實體行走狀態(tài)</p><p>　　事件及其引發(fā)的狀

83、態(tài)變化</p><p><b>　　選隊事件</b></p><p>　　選對事件是為了描述顧客進入大廳后，選擇所排隊列的行為。在實際調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)隊列中人數(shù)少于6人時，行人能夠依據(jù)隊列中人數(shù)最少的原則進行選隊；但當(dāng)隊列中人數(shù)大于6時，行人多是依靠隊列中最后一人的位置最靠近窗口來選擇所排隊列。而北京西站售票大廳分為左右兩廳，兩廳均有入口。兩廳間不能互相觀察到隊列狀

84、態(tài)情況。旅客通常只會在所在的大廳進行選對。因此我們在確定選隊事件規(guī)則時，需要對隊列人數(shù)和旅客所在大廳進行分類討論。</p><p>　　旅客進入大廳入口后即觸發(fā)選隊事件。首先要確定的是其所選隊列所屬的大廳，我們將旅客分為兩種。一種是全大廳選隊的旅客，其所選隊列總體是大廳中全部隊列；另一種是單側(cè)選隊，旅客只將自己所在大廳中的隊列作為選隊總體。</p><p>　　之后旅客依據(jù)各自的選隊總體進

85、行選隊，若隊列人數(shù)小于5，則行人會選擇隊列人數(shù)狀態(tài)值最小的隊列進行排隊。隊列人數(shù)狀態(tài)值等于指隊列中人數(shù)，沒有人則狀態(tài)值為0。倘若隊列人數(shù)大于5，則行人會選擇隊列長度狀態(tài)值最小的隊列進行排隊。所謂隊列長度狀態(tài)值是描述隊列中最后一人所在位置的值。它等于n個從旅客間隔分布中抽取的數(shù)值的和，n為隊列人數(shù)狀態(tài)值。</p><p>　　選隊事件觸發(fā)后行人選定自己所歸屬的隊列，所屬隊列屬性值變?yōu)樗x隊列值，其狀態(tài)變?yōu)樾凶郀顟B(tài)，

86、賦予其期望速度值，并朝所選隊列行走。在行走狀態(tài)中旅客所在位置和速度隨仿真時鐘和系統(tǒng)中其他實體的變化而變化.行走活動流程圖如圖1所示</p><p><b>　　旅客到達隊列</b></p><p>　　本文課題模型的排隊規(guī)則是先到先服務(wù)</p><p>　　旅客到達所選隊列后，隊列狀態(tài)改變（隊列長度、人數(shù)改變）；</p><

87、p>　　旅客所在位置屬性值 = 該隊列隊長狀態(tài)值；</p><p>　　隊列所屬位置屬性值 = 隊列人數(shù)狀態(tài)值 + 1；</p><p><b>　　開始服務(wù)事件</b></p><p>　　旅客服務(wù)原則是先到先服務(wù)，即隊列中第一個人先接受服務(wù)。</p><p>　　當(dāng)行人所屬位置屬性值為1 且隊列對應(yīng)窗口服務(wù)人員

88、的狀態(tài)為空閑時則觸發(fā)開始服務(wù)事件。</p><p>　　旅客觸發(fā)服務(wù)事件后，隊列狀態(tài)改變（隊列隊長、人數(shù)狀態(tài)值均減1）；旅客狀態(tài)由等待變?yōu)榻邮芊?wù)。所在隊列中若有其他旅客則其他旅客所在位置發(fā)生改變。服務(wù)人員狀態(tài)由空閑變?yōu)榉泵Α?lt;/p><p><b>　　結(jié)束服務(wù)事件</b></p><p>　　旅客服務(wù)結(jié)束時會觸發(fā)結(jié)束服務(wù)事件，服務(wù)人員狀態(tài)由

89、繁忙變?yōu)榭臻e，旅客狀態(tài)由接受服務(wù)變?yōu)樾凶郀顟B(tài)，依據(jù)其當(dāng)前所在位置屬性值判斷出最近的出口，賦予其期望速度值，并朝該出口行走，行走流程與選隊時行走流程相同。</p><p>　　那么不涉及換隊和調(diào)度的旅客進入大廳后活動總流程如圖2所示；</p><p>　　簡單對旅客購票活動模型建立好后，我們在加入復(fù)雜的換隊和選隊事件。</p><p><b>　　換隊活動&

90、lt;/b></p><p>　　換隊活動用于描述售票大廳中旅客根據(jù)自己的判斷二次選擇最短隊列的行為。這里涉及到的參變量有：</p><p>　　a．旅客的換隊視野：即旅客在隊列中所能觀察到的單邊的隊列個數(shù)。若為1，則表示旅客能觀察到左邊右兩邊隊列編號屬性值與當(dāng)前隊列編號屬性值之差小于等于1的隊列。</p><p>　　b．旅客發(fā)現(xiàn)隊形變化的時間：即隊列人數(shù)和

91、隊長狀態(tài)值發(fā)生變化后多久，能被旅客觀察到。</p><p>　　換隊事件的前提條件是旅客狀態(tài)是等待狀態(tài)。</p><p>　　換隊活動觸發(fā)的前提是旅客狀態(tài)屬于等待狀態(tài)。當(dāng)旅客發(fā)現(xiàn)在視野中的隊列的隊長、人數(shù)狀態(tài)發(fā)生變化時，該實體會以視野內(nèi)當(dāng)前隊列的長度、人數(shù)作為參數(shù)輸入，調(diào)用換隊判斷函數(shù)，函數(shù)會依據(jù)一定算法得到旅客是否應(yīng)該采取換隊行為。</p><p>　　若應(yīng)該換隊

92、，則旅客狀態(tài)由等待變?yōu)樾凶?，賦予其期望速度，目的地是所換的隊。旅客所屬隊列屬性值變?yōu)樾玛犃芯幪枌傩灾怠Ｔ犃袪顟B(tài)發(fā)生改變（人數(shù)、隊長狀態(tài)值均減1）。</p><p>　　當(dāng)旅客到達新?lián)Q隊列后，新?lián)Q隊列狀態(tài)發(fā)生改變（人數(shù)、隊長狀態(tài)值均加1）。旅客在隊列中所在位置屬性值、旅客所在位置屬性值均重新賦值。旅客狀態(tài)由行走變?yōu)榈却Ｂ每驮诘竭_新隊列后依舊可以換隊活動。</p><p><b>

93、;　　調(diào)度活動</b></p><p>　　調(diào)度活動是北京西站管理人員針對北京西站售票大廳左右兩個廳到達同一段時間內(nèi)到達人數(shù)相差較大，而旅客又不能自主發(fā)現(xiàn)這一問題，進而導(dǎo)致的左右兩廳排隊人數(shù)相差較大這一現(xiàn)象，所采取的改善措施。</p><p>　　現(xiàn)實情況是，每隔一段時間，在左側(cè)大廳咨詢臺的服務(wù)人員（以后簡稱調(diào)度人員）會到右廳去觀察右廳隊列情況，進而做出是否調(diào)度的選擇。如果不調(diào)

94、度調(diào)度人員會回到咨詢臺繼續(xù)咨詢；如果調(diào)度，則調(diào)度人員通過廣播將大廳內(nèi)兩廳隊列情況傳達給顧客。顧客根據(jù)自己當(dāng)前在隊列中所在位置判斷是否被調(diào)度。若被調(diào)度則顧客從原屬大廳行走換到另一側(cè)大廳，選擇最短隊列進行重新排隊。</p><p>　　根據(jù)現(xiàn)實情況我們不難發(fā)現(xiàn)，在調(diào)度活動中，調(diào)度人員是主動成分，旅客變?yōu)楸粍映煞帧?lt;/p><p>　　模型中具體活動流程如下：</p><p&

95、gt;　　到達調(diào)度時間，觸發(fā)調(diào)度察看事件。調(diào)度人員狀態(tài)由咨詢變?yōu)檎{(diào)度，賦于其期望速度，離開咨詢臺。將所觀察到的隊列人數(shù)、長度狀態(tài)值作為調(diào)度判斷函數(shù)的輸入值。判斷函數(shù)依據(jù)一定規(guī)則做出是否調(diào)度的判斷。在這里為了簡化模型構(gòu)建，我們將調(diào)度人員的調(diào)度判斷與旅客自身的被調(diào)度判斷和到一起，在仿真模型中，當(dāng)調(diào)度函數(shù)值顯示可以調(diào)度時，調(diào)度人員只會將調(diào)度指令發(fā)給那些符合被調(diào)度規(guī)則的旅客實體。之后調(diào)度人員回到咨詢臺，狀態(tài)由調(diào)度變?yōu)樽稍儭?lt;/p>

96、<p>　　那些接收到被調(diào)度指令的旅客會發(fā)生類似于換隊活動的行為。唯一不同的是，旅客從隊列中出來目的地是另一側(cè)的大廳，當(dāng)?shù)竭_另一側(cè)大廳后，旅客會再次觸發(fā)選隊事件。</p><p>　　調(diào)度的整個流程圖如圖3所示，旅客被調(diào)度流程如圖4所示；</p><p><b>　　窗口開閉調(diào)度活動</b></p><p>　　最后為了得到北京西站

97、售票大廳不同時段下窗口開啟的合理個數(shù)，我們?nèi)藶榈募尤胍粋€窗口開閉調(diào)度活動。該活動以當(dāng)前系統(tǒng)內(nèi)隊列狀態(tài)量為輸入?yún)?shù)，調(diào)用窗口開閉函數(shù)，當(dāng)符合開閉規(guī)則時，觸發(fā)窗口開閉事件。</p><p>　　若觸發(fā)關(guān)閉窗口事件，則關(guān)閉窗口所在隊列會從旅客選隊總體中移除。該窗口的服務(wù)人員在服務(wù)完隊列中的所有旅客后，狀態(tài)由空閑變?yōu)橥Ｖ狗?wù)。</p><p>　　若觸發(fā)開啟窗口事件，則開啟窗口所在隊列會加入旅客選

98、隊總體。該窗口服務(wù)人員狀態(tài)也會由停止服務(wù)變?yōu)榭臻e。</p><p>　　利用活動周期圖來描述售票大廳的離散事件系統(tǒng)，如圖5所示；</p><p>　　AnyLogic平臺中的行人智能體</p><p>　　在模型建立中，旅客實體的建立是以AnyLogic行人庫中的行人智能體作為基礎(chǔ)，通過Java代碼的編寫拓展出來的實體。其基本特性是以AnyLogic的智能體的特性為

99、基礎(chǔ)的。因此在這里簡單介紹下AnyLogic平臺里的行人智能體。</p><p>　　AnyLogic行人智能體是基于社會力模型的元胞自動機。其力的合成元素主要有三種：</p><p>　　a．目的地對元胞施加的吸引力。該力基本保持不變。</p><p>　　b．行人間的排斥力。該力特點是當(dāng)個行人間距超出一點范圍時，排斥力為0；當(dāng)兩行人間距在一定值以下時，存在與間距

100、成反比關(guān)系的排斥力。</p><p>　　c．行人與墻壁等建筑設(shè)施的排斥力。該力與行人間排斥力特點相似，只是在一定距離內(nèi)，反比關(guān)系式的參數(shù)不同。</p><p>　　行人每個時鐘推進后都會計算一次合力，進而更改行人的速度矢量屬性。</p><p><b>　　確定仿真算法</b></p><p><b>　　仿

101、真中的隨機變量</b></p><p>　　在建立了仿真模型后，我們需要確定仿真中隨機變量的產(chǎn)生方式。在北京西站離散事件系統(tǒng)仿真中，需要產(chǎn)生的隨機變量有：旅客的到達數(shù)，服務(wù)窗口服務(wù)時間，行人間隔。</p><p><b>　　旅客到達數(shù)</b></p><p>　　對于旅客的到達數(shù)，通常的方法是依據(jù)測的數(shù)據(jù)得到旅客到達間隔服從什么分

102、布以及這些分布的參數(shù)。然而在實際情況中，這是極為苛刻，甚至不可能的。首先，由于旅客進入大廳后行為不一定是去窗口買票而有可能是辦理臨時身份證或去服務(wù)臺咨詢等，因此我們不能把在出入口測到的數(shù)據(jù)作為行人到達數(shù)據(jù)。我們只能通過測量行人到達部分隊列時的數(shù)據(jù)來估算整個大廳行人到達的數(shù)據(jù)。然而假如觀測每條隊列的行人到達間隔，那么我們一個觀測員只能觀測一個隊列。而我們只有4位觀測人員?；诒菊n題的條件限制，我們提出了一種通過記錄部分隊列30內(nèi)行人到達人

103、數(shù)的方法，估測整個大廳行人到達情況。</p><p>　　具體方法是，4個觀測人員兩人觀測左廳，兩人觀測右廳。每個人可以同時觀測到3條隊列，不同觀測員間所觀測的三條隊列不能重疊。所觀測的三條隊列是從各自所在大廳的總隊列中隨機抽取的三條連續(xù)隊列。觀測數(shù)據(jù)表如圖6所示；</p><p>　　具體觀測方法是每當(dāng)有一個行人到達觀測3條隊列內(nèi)的某條隊列時，觀測員在對應(yīng)的觀測數(shù)據(jù)表的與觀測隊列所對應(yīng)的

104、列中畫正字，每隔30秒鐘就換一行重新畫正字。這樣觀測結(jié)束后統(tǒng)計所畫正字就能反映出30秒內(nèi)行人到達人數(shù)。每側(cè)大廳在同一30秒內(nèi)，我們能夠觀測6條隊列，而通常每側(cè)大廳開窗口數(shù)是10條左右。我們通過隨即抽取6條隊列，以他們到達人數(shù)的均值作為樣本，來估計10條左右隊列的總體的到達人數(shù)的均值是可以的。</p><p>　　我們總共觀測了5天，但其中有一天售票大廳窗口數(shù)變換頻繁無法記錄準(zhǔn)確的開閉窗口數(shù)。故那天的數(shù)據(jù)屬于無效數(shù)

105、據(jù)。其他四天中，每天觀測時間是上午9點至下午5點。其中有兩天是每小時隨機抽取6個5分鐘進行觀測，總共得到480組數(shù)據(jù)；而另外兩天是每小時隨機抽取4個5分鐘，總共的到320組數(shù)據(jù)，累計的到800組數(shù)據(jù)。用著800組數(shù)據(jù)組成對應(yīng)8個小時的8個不同的經(jīng)驗分布，行人到達數(shù)的隨機變量依據(jù)該經(jīng)驗分布產(chǎn)生。左右兩大廳到達數(shù)據(jù)時間序列圖如圖7、8所示</p><p><b>　　服務(wù)時間</b></p

106、><p>　　抽樣觀測通常都需要有足夠的樣本量，但樣本量如果過大則過于費時費力。因此科學(xué)的確定觀測次數(shù)十分重要。</p><p>　　我們做了一次預(yù)測量用以確定測量服務(wù)時間的次數(shù)。預(yù)測量總共觀測15次，服務(wù)時間分別為</p><p>　　32s,28s,48s,32s,45s,23s,27s,43s,23s,50s,48s,37s,24s,33s,49s.</p&

107、gt;<p>　　采用d2值法確定測量次數(shù)；欲將誤差控制在5%，可靠度為95%</p><p>　　根據(jù)數(shù)據(jù)中最大服務(wù)時間為50s，最小服務(wù)時間為23s算出級差R=27</p><p>　　依據(jù)觀測預(yù)次數(shù)為15次，查表得d2=3.472 </p><p><b>　　依據(jù)觀測數(shù)據(jù)得到</b></p><p>

108、;<b>　　由公式</b></p><p>　　得到最佳觀測次數(shù)約為75次，但由于服務(wù)時間隨機性波動較大，因此我們把觀測次數(shù)定位240次。分不同的4天記錄了240位旅客的服務(wù)時間。數(shù)據(jù)如表1所示；</p><p>　　表格 1 服務(wù)時間原始數(shù)據(jù)</p><p>　　為了是降低離散事件系統(tǒng)仿真的固有隨機性，我們對原始數(shù)據(jù)進行處理。</p

109、><p>　　處理的辦法是利用拉伊達準(zhǔn)則法（即3標(biāo)準(zhǔn)）判定并剔除異常值。</p><p>　　具體辦法是：算出數(shù)據(jù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差。凡是在均值加減3個標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)間以為的數(shù)據(jù)均為高異常值需要剔除。</p><p><b>　　樣本均值為：</b></p><p><b>　　標(biāo)準(zhǔn)差為：</b></p>

110、;<p>　　得到有效數(shù)據(jù)方位是（μ-3，μ+3），即（-22，103），又由于服務(wù)時間大于零，故有效數(shù)據(jù)范圍應(yīng)該是（0,103）。剔除104、108、112、114、117五個高異常值。有效測量樣本量為235個。剔除高異常值后，數(shù)據(jù)的點圖如圖9所示； </p><p>　　依據(jù)此數(shù)據(jù)，得到服務(wù)時間的經(jīng)驗分布，模型中服務(wù)時間的隨機變量依據(jù)該經(jīng)驗分布產(chǎn)生。</p><p>&l

111、t;b>　　行人間隔</b></p><p>　　所謂行人間隔即某位顧客與前一位顧客的距離加上這位顧客的胸厚。它反映出的是實際隊列中行人的疏密。在模型中它是計算隊列長度狀態(tài)的重要隨機變量。</p><p>　　我們通過觀測記錄隊列中從等候窗口到某行柱子這段空間中的旅客的人數(shù)，以及窗口到柱子的距離，得到80組不同隊列的行人間隔的平均數(shù)。</p><p&g

112、t;　　表格 2 行人間隔</p><p>　　我們分兩組方法觀測旅客個數(shù)。第一組觀測，有40個樣本，是觀測服務(wù)窗口到第一行柱子間的隊列人數(shù)。第二組觀測，也有40個樣本，是觀測等候隊列到第二行柱子間的隊列人數(shù)。之后除以兩組數(shù)據(jù)分別窗口到不同柱子的距離，得到每個隊列中行人間隔的平均數(shù)結(jié)果保留1位有效數(shù)字，精確到分米，用這80個行人間隔平均數(shù)組成一個行人間隔經(jīng)驗分布，如表2所示；</p><p&

113、gt;　　對于行人間隔，我們無法說明它是否與隊列中人數(shù)狀態(tài)量有關(guān)，因此我們隊觀測到的兩組數(shù)據(jù)做雙樣本T檢驗。進而證明10多人的隊列與20多人的隊列其行人間隔分布基本無差異。這樣我們就能將由這80組樣本所得行人間隔經(jīng)驗概率分布輸入模型，來產(chǎn)生行人間隔的隨機變量。</p><p><b>　　原假設(shè) </b></p><p><b>　　備擇假設(shè) &l

114、t;/b></p><p>　　利用matlab軟件，得到結(jié)果如下 ：　</p><p><b>　　平均值</b></p><p>　　N 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤</p><p>　　第一組 40 0.8325 0.0997 0.016</p><p>　　第二組 40

115、 0.828 0.104 0.016</p><p>　　差值 = mu (C1) - mu (C2)</p><p>　　差值估計: 0.0050</p><p>　　差值的 95% 置信區(qū)間: (-0.0403, 0.0503)</p><p>　　檢驗: P 值 = 0.827 </p><p>