基于AnyLogic 仿真的无纸质检票时间研究

张光远 ，胡 悦 ，胡 晋1，，杜静霜

ZHANG Guangyuan1，2, HU Yue1，2, HU Jin1，2, DU Jingshuang1，2

（1.西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 610031；2.西南交通大学 综合交通运输 智能化国家地方联合工程实验室，四川 成都 610031）

大型客运站大厅的检票排队时长是秩序水平的重要评判标准，无纸质车票的推广提高了大型客运枢纽车站的人员运输效率、节省了物料人力，是铁路检票系统发展的趋势。无纸质检票进入站台的过程中仍然有流程不成熟、旅客不适应、临时身份证不识别、机器故障、出站闸机不能检身份证、小规模客站需要使用车票进站等问题，对检票过程造成一定的不利影响，因而优化检票过程、加强旅客引导、降低机器故障率十分重要。现有的铁路客运站检票系统研究，旅客分布[1-2]、客运站仿真[3-4]、检票口通过能力[5-6]、闸机布置[2，5]、 检票排队模型[2，7]的研究已经较为成熟，目前还没有对无纸质检票时间和模型进行研究。因此，针对客运检票现场人员临时调配紧张、检票不规范等问题需要进行数据收集和分析，计算闸机服务时间分布，基于排队论，结合AnyLogic 仿真建模提出检票口检票时间算法并验证，同时计算无纸质和纸质检票闸机检票口的检票时间并进行比较研究，对闸机开放、人员安排和现场工作进行优化。

1 无纸质检票时间数据的采集与分析

1.1 无纸质检票系统现状分析

旅客通过网上购票购得的车票为“电子票”，在支持电子客票检票的检票口即可使用电子客票乘车[8]，无需使用纸质车票。西南某客运站使用2 种可以进行无纸质检票的检票闸机，一种支持身份证和纸质车票检票，一种支持身份证和二维码检票。旅客无纸质检票流程如图1 所示，旅客使用身份证或手机、车票上的二维码进行检票，将身份证或二维码放置在检票闸机的识别区域，闸机识别成功后闸门打开，旅客通过闸机，完成单次无纸质检票。

根据现场调研，对于二维码检票，存在旅客不适应，配套设施不成熟，老年旅客不方便查询票面信息、依赖工作人员指导使用等问题；对于身份证检票，存在部分旅客在身份证、纸质车票两用闸机使用纸质车票、身份证识别失败以及无法识别临时身份证等问题。

图1 旅客无纸质检票流程Fig.1 Process of e-ticket check-in

1.2 旅客到达分析

旅客到达分布函数是仿真行人流、计算检票时间的必要参数，通过建立候车区仿真模型应对旅客在检票前提前到达的时间进行分布拟合[2]。

（1）旅客到达数据。抽样统计2019 年7 月西南某铁路客运站部分车次的旅客到达情况，对距检票开始不同时间的旅客到达数进行统计，计算其与最终检票的总人数之间的比例关系，检票前的旅客到达比如表1 所示。

表1 检票前的旅客到达比Tab.1 Passenger arrival rate before check-in

（2）旅客到达分布函数。根据函数拟合得出旅客累积到达分布与负指数分布类似。将旅客到达人数转换为百分比，使用MATLAB 进行分布函数拟合，得出旅客到达过程服从泊松分布，旅客累积到达率服从%/min 的负指数分布，旅客到达分布图如图2 所示。

图2 旅客到达分布图Fig.2 Passenger arrival distribution

1.3 无纸质检票时间分析

列车开始检票时间的确定需要综合发车时间、检票口检票时间和旅客从检票口到站台的时间，其中检票口检票时间难以量化，是确定列车开始检票时间的关键。无纸化检票闸机的检票速度主要取决于电子客票信息读取和反馈速度、旅客对检票闸机的熟悉程度和闸机性能(如闸门开启速度)[8-9]。分别采集旅客单次检票时间和检票口检票总时间，对单次检票时间分布进行分析和检验，其结果用于仿真建模[10-13]，最后利用检票口检票总时间验证模型的正确性。

对该站具有一般性的车次的单个检票口进行计时和通过旅客数统计，现场调研时仅对通过闸机的旅客进行计数。调查的车次中，非城际列车检票开始的时间为发车前15 ～ 20 min；城际列车检票开始时间为发车前10 min。所有检票口开放时均有工作人员在检票口附近解决检票问题。高速铁路列车在发车前2 min 停止检票，其他列车在发车前 3 min 停止检票。根据现场观测，检票工作应在发车前5 min 基本完成，部分车次无纸质检票时间统计数据如表2 所示，其中无纸质检票平均识别失败率8.51%，识别失败平均延误闸机使用时间12.18 s。

表2 部分车次无纸质检票时间统计数据Tab.2 Information of ticket checking for part of intercity trains

对单个旅客的检票服务进行计时，计时从旅客到达闸机且闸机可使用闸机时起，至闸机可被下一位乘客使用时止。由于2 种无纸质检票方式通常进行混合使用，且检票操作相似，故不进行区分统计。共记录单次无纸质检票时间有效数据650 个，分布在[0.5，4.0]区间的数据个数为606 个，分布集中在1.9 s /人，单次无纸质检票时间分布如图3所示；分布在[4.0，+∞)区间的数据个数为44 个，为闸机无法识别等服务机构故障，已有对闸机检票服务时间的研究[1]多数采用正态分布或平均分布拟合，根据对样本分布直方图的分析得出样本分布与正态分布类似，可表示为

图3 单次无纸质检票时间分布Fig.3 Time distribution of single ID card check-in

式中：μ为检票时间的均值；σ为检票时间的标准差。

使用t 检验对拟合曲线进行可信度检验，单次无纸质检票时间分布的t 检验如图4 所示，得单次检票时间的0.95 的置信区间为[1.80，2.01] s /次，p-value 为0.73 ＞ 0.5，接受假设，即无纸质检票时间服从的正态分布。

图4 单次无纸质检票时间分布的t 检验Fig.4 T-test of time distribution of single ID card check-in

2 基于AnyLogic的无纸检票时间仿真实验

2.1 基于AnyLogic仿真平台的建模方法

AnyLogic 是一款常应用于行人交通仿真的建模和仿真软件，其行人库是一个行人仿真及人群分析工具，可模拟“真实”环境中的人流，适用于铁路和铁路枢纽规划。使用AnyLogic 行人仿真模型有助于评估设施对实际计划的负荷能力。通过采用AnyLogic 软件建立仿真模型，用于计算检票时间，模型中旅客按照社会力模型进行移动[14]，分析当前环境中的最短路径，避免与其他物体相撞，移动过程为马尔科夫过程。

使用AnyLogic 行人库建立候车大厅及检票闸机仿真模型的步骤如下。

（1）绘制仿真环境。根据候车大厅的构造情况绘制墙体、检票口和候车区。

（2）构建旅客行为逻辑图。根据候车大厅中旅客的行为流程（包括旅客产生、等待、排队行为和时间先后关系）连接行程逻辑图。

（3）设置参数。根据无纸质检票数据的分析结果设置旅客产生速率、运动速度、发车时间、排队方式和检票时间参数。

（4）输入变量旅客人数，求解模型，得到排队过程仿真动画和排队时间数据。

2.2 仿真物理模型构建和参数设置

（1）使用Anylogic 绘制候车大厅物理模型，候车大厅为旅客可以进入并进行等待的区域，围栏为不可穿过的墙面。候车大厅布置与人员排队情况参考该站实际情况设置，在检票口前设置转弯围栏，检票模型平面布置如图5 所示，其中红色实线为不可穿越的墙体，绿色虚线为可穿越的候车区域，检票口处的绿色短线为无纸质检票闸机或检票人员。

图5 检票模型平面布置Fig.5 Plane layout of check-in model

（2）使用AnyLogic 排队模型模拟检票口排队情况，待检票旅客选择最短队列进行排队，参照常规客运站检票口对检票设施进行布置，采用3 或4台检票闸机和0 或1 名检票工作人员，根据不同车次检票时的具体使用情况进行仿真实验，仿真模型中旅客到达和闸机服务时间的参数设置如表3 所示。

表3 仿真模型参数设置Tab.3 Simulation model parameters

2.3 无纸质检票仿真模型求解和检验

无纸质检票排队仿真运行过程如图6 所示，由于模型中的旅客自动选择最短路径，因此旅客大多滞留在围栏转弯处内侧，转弯处外侧则无旅客滞留。设计实验模拟无纸质检票情况验证模型的正确性挑选具有一般性的车次进行模拟，实验⑴模拟车次C6127 的检票情况，模型设置旅客242 人，无纸质检票闸机4 台。实验 ⑵ 模拟车次C6129 的检票情况，模型设置旅客142 人，无纸质检票闸机4台。实验 ⑶ 模拟车次C6167 的检票情况，模型设置旅客118 人，无纸质检票闸机4 台，试验方案仿真结果如表4 所示。

图6 无纸质检票排队仿真运行过程Fig.6 Queuing simulation

由仿真结果和采集数据可知，现场检票时间处于仿真结果的95%置信区间内，该仿真模型能正确求解检票时间。

2.4 无纸质检票时间仿真结果分析

仿真求解设置不同闸机数量的无纸质检票口的检票时间，分析在检票闸机数量确定时，检票时间与旅客数的关系。对旅客数和检票时间平均值进行函数拟合，得到检票时间与旅客数的线性拟合结果如图7 所示。

检票时间与旅客数的线性拟合残差如图8 所示，在旅客数少于100 时残差值较大，旅客数超过100时残差值在[-20，20]区间内，且分布无序，拟合程度良好，可反应检票时间与旅客数之间的关系。

表4 实验方案仿真结果Tab.4 Simulation result of experimental scheme (1)

图7 检票时间与旅客数的线性拟合结果Fig.7 Linear fitting results of check-in time and number of passengers

图8 检票时间与旅客数线性拟合残差Fig.8 Linear fitting residual of check-in time and the number of passengers

3 检票时间比较及检票设施安排

3.1 纸质与无纸质检票口检票时间比较

使用MATLAB 对实测数据进行服务时间分布函数拟合得出单次人工检票时间服从[0.8，2.2]的均匀分布；单次车票闸机检票时间服从的正态分布；单次无纸质检票时间服从的正态分布。使用上述参数，进行AnyLogic 仿真求解得到常规检票口闸机布置状况下的检票时间，仿真求解得出的检票口检票时间如表5 所示，表5 中的旅客数为单个检票口的旅客数。

表5 检票口检票时间Tab.5 Check-in time of gate

仿真结果显示，旅客数相同时，无纸质检票较有纸质检票所需检票时间减少13.76% ～ 28.69%，纸质车票检票所需时间为无纸质检票所需时间的1.2 倍以上，随着检票人数的增加，纸质车票检票时间稳定在无纸质检票时间的1.3 倍。

纸质检票口在旅客数超过500 时需要安排人工检票员，在旅客数超过800 时需要安排2 名人工检票员；无纸质检票口在旅客数超过600 时需要安排人工检票员，在旅客数超过1 000 时需要安排2 名人工检票员。无纸质检票对人工检票员的需求较低。在候车大厅旅客分布上，纸质车票和无纸质车票旅客的总体分布较为接近，纸质车票旅客在排队区域分布较无纸质旅客更分散，旅客密度更大。

3.2 检票设施安排分析

（1）根据仿真结果和现场调研，单个检票口待检票旅客超过400 人时，应尽量安排在仅可进行无纸质检票的检票口进行检票，在旅客数超过600 人的检票口安排人工检票，确保检票按时完成。

（2）无纸质检票操作较纸质车票检票更简单易行，对人工检票员的需求较低，现场工作人员可于多个检票口间移动解决检票问题，以缓解工作人员调配紧张。

（3）可使用无纸质检票的部分乘客进站前仍选择取票，一是规模较小的车站无人脸识别系统，二是车票有辅助记忆车次信息、用于报销等用途。在身份证、车票两用检票闸机前，仍有旅客先尝试使用车票检票，目前二维码、身份证两用检票闸机必须有工作人员指导使用。应尽快普及无纸质检票相关设施，加大对无纸质检票的宣传力度，引导旅客进行无纸质检票。

4 研究结论

（1）检票时间的量化对旅客疏导、检票口和工作人员安排起关键作用，通过对无纸质检票时间数据的采集、拟合和K-S 检验，得出单次无纸质检票时间的分布服从的正态分布。基于检票时间分布，构建基于AnyLogic 仿真平台的旅客检票仿真模型，求解并验证模型，拟合无纸质检票所需总时间与旅客人数的线性关系。

（2）根据车站的常规闸机布置模式，建立纸质车票检票和无纸质检票的仿真模型，求解得出与纸质检票相比，无纸质检票时间减少13.76%以上，基于仿真结果给出闸机数量和人员安排，为车站的管理及客流组织优化提供数据及模型支持。

（3）针对检票时间进行计算，对旅客个体、车站和检票闸机型号、布置等实际情况进行了简化，但由于实际的旅客流线、检票设施布局及工作人员部署的复杂性，还应通过其他相关数学模型对车站检票设施布置、人员流动特征等信息细化，实现对无纸质检票模式下的设施及人员布置方案系统的优化。