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1、1 前言1.1 选题背景及意义随着我国经济的迅猛发展，城市化进程也得以快速的推进，人民生活水平不断提高的同时，种种社会矛盾也突显出来，城市交通拥挤就是其中之一。随着汽车保有量的迅速增长，以及城市人口密度的膨胀，城市交通拥挤现象日益严重，这不仅给市民工作生活带来不便，而且随之而来的能源短缺问题，环境污染问题也更是深刻影响着社会的可持续发展和市民的身体健康，因此，发展公交便成为一种行之有效的方法。而在公交系统的发展、研究过程中，公交系统的优化调度则是其中的核心因素。在国外，尤其一些发达国家，虽然城市化进程基本已经结束，但是西方发达国家目前仍然对城市公共交通系统调度的研究非常重视，学者们对城市公交调
2、度的研究主要侧重于区域调度系统的探究，重视整体化交通的系统研究1。近年来运用计算机对复杂的调度模型进行优化研究也成为一种趋势，比如美国的Adamski3等运用SIMULlNK仿真工具对处于准点控制、发车时间控制、协同控制和随机控制4种调度控制模式下的公交线路运营状况进行了仿真研究。另外，在国外依托GPS定位系统系统的智能自动调度系统的研究也是最新的一种趋势。在国内，在我国政府的大力支持下，各科研院校以及交通部门针对如何提高城市公交系统的高效运行做了很多研究工作，使城市公交系统调度的研究取得了一定的进展。戴连贵，刘正东等提出了公交调度发车间隔多目标组合优化模型2，胡兵.提出了基于排队论的公共交通
3、系统运营优化研究5，郑建湖，黄志龙，陈建彬，王桥等.提出了基于单服务台的公交车辆发车间隔优化模型6,但是与国外相比还有很大的差距，虽然有了BRT等一些智能公交的研究与试运营也取得了一定的成绩，但是由于基础交通设施的不同，国内现行的运行方式大多仍然采用定时定、点定、定线的单线调度方式。公交调度是公交系统研究的核心要素，研究公交调度对城市公交系统的安全、合理运行起到了关键作用，合理的公交调度能够大大节约市民的出行时间，从而给市民的出行带来很大的方便，带来更大的社会效益，同时也能够降低公交公司的运营费用，从而有利于提高公交公司的效益。1.2 研究内容与目标本文的研究对象是济南市某既定公交线路（102
4、路）。其以济南市102路公交路线为模型，本着提高社会效益，兼顾公交公司利益的原则，采用witness仿真的方法，对该路线的发车频率进行优化调度研究。具体研究内容如下：调查乘客的可接受等待时间。市民出行不得不考虑时间问题，因此确定乘客的可接受等待时间也就成为公交的调度研究者不得不面对的问题，这就需要考虑到乘客的可接受时间的问题。数据的搜集。本文是基于原既定模型的优化问题，因此对原路线数据的搜集就显得尤为重要，数据的搜集是研究的基础，数据也是研究的核心要素。针对客流量大小会随时间变化而变化，以及不同站点上下车的乘客人数不同这一现象，进行分时段，分站点的数据观察记录，通过对该路线不同时段客流量大小的
5、统计、分析，确定不同时段发车时间间隔。为了完成这项工作需要获得如下数据：本路线的总站点数，每个站点的上下乘客的人数，站点间公交车的平均运行时间，路线总里程，公交公司需要的车辆总数等。当然这些数据有些需要现场考察，直接采集，有些则需要计算得到，通过搜集分析数据建立相应的数学分布函数，建立witness仿真模型，优化模型得到合理的发车时间间隔由于现在运行的模型路线乘客人数过多，乘客的等待时间过长，往往由于很多乘客因等不到车或者说等待时间过长而转搭其他路线，使得市民的时间浪费严重，抱怨不断。本文希望在现有模型的基础上对现有数据进行研究分析，以期能够优化原有现行路线的调度问题的不足，减少市民抱怨，改善
6、公交运行环境，同时兼顾公交公司的效益，在使其不至于过度浪费车辆的基础上解决这种现行方案中明显的不合理调度问题，实现公交公司效益与社会效益的双重最优化。1.3研究方法 现今针对公交系统在内的很多物流系统的研究方法很多，本文区别于多数公交系统调度的研究方法，借助当前在仿真领域呼声很高的witness平台，采用witness计算机仿真的方法进行研究分析，摒除了一般方法研究过程计算繁琐，研究结果表述形式抽象的不足，采用仿真形式，建立可视化虚拟现实的仿真形式使得表述结果形象直观，对即时信息变动的跟踪改进方便可行，相比其他研究方法具有相对明显的优势。通过对现行济南市102路公交车的运营数据进行搜集、分析、
7、研究，建立基于witness平台的仿真模型，进而对结果分析，提出优化方案。 2济南市102路公交线路分析2.1 线路现状分析济南市102路公交车，西起济南大学新西门东至二环东路附近葛家庄，几乎横贯济南市区东西，沿途经过28个站点，路线异常繁忙，乘客抱怨严重。缘何102路公交线路如此繁忙，通过观察分析有以下几点原因：（1）102路沿途经过济南市最繁华地段之一经七路-泺源大街。经七路-泺源大街是济南市的繁华中心地段之一，其经过包括趵突泉在内的众多景点；市民休闲中心泉城广场；包括山东省重点高中山东省实验中学在内的多所中小学；以及包括中国人民银行山东分行、农业银行山东分行，齐鲁证券总部在内的各种金融机
8、构，济南市房地产交易中心等中人员聚集地。（2）济南的象征与标志誉有“天下第一泉”之美称的趵突泉。天下第一泉吸引了众多游客，以及与其齐名的大明湖就在其北部不远处，也在一定程度上增大了该线路的客流量。（3）市民休闲、购物中心泉城广场、银座商城等大型人员聚集地。游客必到的泉城广场每天都吸引了很大的客流量，泉城广场也是济南市民休闲娱乐以及购物的理想目的地，泉城广场有济南标志性建筑，有美丽的喷泉，优雅的环境，可供市民休闲娱乐。泉城广场有大型地下超市，北临泉城路购物街，东临银座商城，可谓济南市人员最集中的地段之一（4）始发站济南大学，济南大学学生、教师外出休闲购物场所泉城广场、泉城路。因为泉城广场附近的特
9、殊地理位置，所以济南大学三万多学生最常去的购物场所就是泉城广场，这点在很大程度上增加了该线路的压力。（5）途经居民区较多。济南大学的下一站后龙便是一个人口密度很大的居民区，而且多聚集着以租房为主的年轻人群，该人群有个特点便是上下班多数乘坐公交车，而且很多要到济南市东部上班，102路具有不可替代性。而该线路经过类似的居民小区还有很多。（6）路线长。102路西起济南市市区西南部济南大学东到二环东路葛家庄，里程十余公里，行车时间一个多小时。综上所述，济南市102路线路长，途径地段繁华，人员聚集地多，客流量过大，造成了线路运营压力大，乘客等待时间过长，车辆超载现象严重，乘车拥挤现象严重，致使乘客抱怨不
10、断。2.2 提出问题针对上述描述的现象，如何改变102路公交拥堵现状，最大限度的为市民出行提供方便？造成线路客流量大的因素无法改变，我们不可能该改变济南大学的位置，也不可能改变居民区的位置，更不可能为此改变泉城广场的位置，也许改变线路分散客流量是一可以选择的方案，但是对于整个交通运输网络而言，改变交通线路成本太高，其中涉及的因素众多也不是仅仅一家公交公司能够决定的，而是一个庞大的系统工程问题，因此只有从公交公司的角度出发，研究是否能够在现有原型的基础上不改变站点的数量及站点位置，仅通过优化发车的调度，使调度更趋合理，从而减少乘客的等待时间，降低乘客的抱怨。然而采用什么方法进行调度研究呢？目前对
11、于调度的研究方法有很多。就国内研究而言王顺风等51给出的模型中的决策变量有上下行某辆车的发车间隔，乘客等车时间以及公交公司投入的车辆总数，在这些变量基础上建立模型，并得到各方都比较满意的较优解。张志霞，邵必林等53提出了一种改进的蚁群算法，该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来，在蚁群算法的每一次迭代过程中，首先采用自适应策略控制它的收敛速度，然后使用变异操作来确定解值，从而提高它的搜索性能。吕鹏等52引进了车辆的平均满载率，乘客等待抱怨程度以及拥挤程度三个因素作为目标函数，建立了多目标的优化模型。国外研究而言Sten和CeAer3对该问题，建立了一种整数规划模型，采用启发式算法，借助计算机程序，
12、实现对模型的求解。遗传算法，改进遗传算法，整数规划法，多目标规划法，以及各种各样的仿生学算法被广泛应用于调度问题的研究过程中，对于公交调度的研究起到了很大的推动作用。但是本文不同于这些研究方法，而是采用witness仿真的方法对该问题进行分析研究，由于witness是一个很好的离散事件动态系统仿真软件，而乘客到达某公交站点以及在某公交站点下车是一个离散事件，因此针对该问题Witness提供了一个很好的平台。本文就witness仿真软件为平台建立仿真模型，通过仿真模型模拟现实调运系统，在成本较低低的情况下达到对现行调度方案的优化调度，从而起到解决客流量过大造成的线路运营压力过大，乘客等待时间过长
13、，乘车拥挤现象严重，乘客抱怨不断的问题。3 原理分析与witness介绍3.1数学理论泊松分布9:泊松分布是概率论中一种常用的离散型随机分布。若随机变量X只取非整数值，则k值的概率为（k=0,1,2, ） （3.1.1）则随机变量X的分布称为泊松分布，记作P()。泊松分布P()中只有一个参数，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差，在实际事例中，当一个随机事件以固定的平均瞬时速率（或称密度）随机且独立的出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。3.2 witness仿真软件介绍witness是一款功能很强大的仿真软件系统。尤其对于离散性事件系统而言更
14、具有很强的应用性。目前在国内外有很广泛的应用，取得了很好的效果。本文是离散性事件的仿真分析，下面着重对本文用到的元素进行简要介绍。3.2.1 离散型元素（1）零部件（Part）零部件是witness中最基本的元素。它可以代表在元素间移动的任何物体。本文用到part的两处，一是作为时间发生器的一个元素，另外一个是用来代表乘客。前者的到达方式是主动型（active）的，后者是附加条件的主动型（active with file）的。（2）机器（Machine）机器是一种用来获取、处理部件的离散型元素。在生产过程中可以对模拟的零件进行各种加工作业，在witness中机器处理零部件的方式有七种：单处理机
15、（Single）批处理机（Batch）装配机（Assembly）生产机（Production）通用机（General）多周期处理机（Multiple Cycle）多工作站机（Multiple Station）。本文应用到装配机，处理时间发生器模块中的零部件。（3）缓冲区（Buffer）缓冲区是暂时存放零部件的元素。缓冲区是一种被动性元素，既不能主动获取元素也不能主动送出自身储存的元素，只能由其他元素主动拉出或者推入。零部件在缓冲区中按照先进先出的原则排队。本文中用到buffer的地方较多，主要分两大部分：在时间发生器中用来储存零部件，在每个站点用来储存上下车的乘客。（4）车辆（Vehicle）
16、车辆是witness中另一离散型元素，也是本文重点应用的元素之一。车辆可以用来将物体从一处搬运到另一处，本文用车辆装载乘客。车辆在每个站点可以停车，模拟上下车乘客的数量与时间。虽然实际中是车辆在移动，但是在witness中车辆的运行理论是由轨道决定的。（5）轨道（Track）轨道是本文的另一重要元素。轨道决定了车辆运输时所遵循的路径。同时可以作为装载、卸载的地点，也可以作为停车场。模型中车辆所走的路径是一系列的轨道，当车辆从一个轨道进入另一个轨道的“尾部”（Rear）后便自动沿着轨道向轨道的“前部”（Front）运动。到达轨道的前部后进行装卸载作业，然后进入下一个轨道。（6）模块（Module
17、）模块是其他一些元素的集合体，模块内部能够完成元素的自处理功能。本文每个站点都建立了一个模块，使每个站点作为一个整体，主要为了方便建模与模型优化。3.2.2逻辑元素逻辑元素的作用是处理数据，建立更为复杂逻辑结构的元素。主要包括变量，函数，分布，属性等。（1）变量变量又分为系统变量，全局变量，局部变量。系统变量是系统内部已经建好的变量，本文用到了系统变量TIME；全局变量是在模型创建过程中定义的，类似于上述所说的离散性元素的定义过程。其定以后可以在模型的任何位置引用；局部变量是具体到每个活动或函数时定义的，其格式为DIM 变量名 AS 数据类型，局部变量只能在相应的活动或函数中用，不能在模型的其
18、他地方引用。（2）函数函数是用来返回模型的状态信息的，Witness中提供了大量的函数可供使用，本模型中也应用了大量的函数。比如统计公交车上乘客数量的NPARTS()车剩余容量的NFREE()等，同时也自定义了大量的函数。（3）分布分布是另一种逻辑元素，是通过在现实世界中搜集数据，并反过产生服从某种分布的随机数模拟模型中有某种规律的变化。Witness提供了大量分布，本文重点应用了泊松分布（POISSION）。（4）属性属性是用来说明某个元素特征的元素，比如元素的大小、形状、颜色。Witness自带了很多属性，每个部件、小车都有“TYPE ，ICON， PEN，”等属性，当然我们也可以自定义一
19、些元素的属性，属性是建模过程必用的逻辑元素。3.2.3 Witness的随即分布函数（1）伪随机数流PRNS11真正意义上的随机数在其某次的产生过程中是按照需要随机产生的，其结果是不可预测的。而计算机中的随机函数则是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，可预见的。所以用计算机产生的随机数并不是真正意义上的随机数，故称为伪随机数。（2）泊松分布（POISSON）10某时间段内，在某站点上下车的乘客数量是随机的，也就是说乘客到达某站点可以看作是服从泊松分布的。泊松分布语法结构为：POISSON（mean，prns）参数符号 mean：均值，实数； prns：为随机数流）3.2.4 Witness
20、的输入输出规则（1）输入规则Witness的输入规则是用来控制元素从一个元素进入另一个元素的，例如本例中，乘客进入公交车。输入规则可以通过以下两种方式进行，其一通过“Visual Input Rules”按钮，其二是通过元素细节（Details）中的“From”按钮进行编辑。其中对于简单的规则可用前者进行可视化编辑，而对于有条件限制的输入规则需要用后者进行输入编程语句进行编辑。本文用到的命令主要有PULL，MATCH.（2）输出规则Witness的输出规则也是用来控制元素从一个元素进入另一个元素的，类似于输入规则，对于简单的输出规则也可以用可视化编辑方式“Visual Input Rules”
21、按钮进行编辑，对于复杂的输出规则需要在元素细节（Details）中的“To”按钮进行编辑。3.2.5 函数Witness中函数应用较为重要，其中系统提供了大量的函数，另外还可以自定义模型中所需要的函数，下面先介绍下本模型中主要用到的系统函数。（1）Excel函数Excel函数用来实现模型与外界数据的交互的函数。其中XLReadArray( )函数用来将 EXCEL 工作表中某些区域的数据读给Witness 的变量或变量数组。其函数语法结构是XLReadArray (WorkbookName，WorksheetName，Range，Array)。（2）NPARTS()函数该函数的功能是返回函数中
22、零部件part的数量，其函数语法结构为：NPARTS（element_name）。（3）NVECHILE()该函数的功能是用来返回模型中某轨道上车辆的数量，其语法结构是NVECHILE(element_name)。（4）NFREE()该函数的功能是用来返回元素的剩余容量的，本模型中用来表示公交车的剩余容量，以及缓冲区的剩余容量，其语法结构是NFREE (element_name)。4 仿真模型设计4.1 数据搜集与分析针对公交系统的数据收集方式可以分为两种，一种是根据公交IC卡直接获取信息，另一种是现场跟踪收集法，本文采用后者。直接采用IC卡获取信息直接快速，但是有个现实的问题是102路公交车
23、实行刷卡、投币两种收费方式，如果采用第一种方式存在很明显的弊端。本文采用第二种方式，具体操作方式为在每个站点，记录十分钟时间内在该站点上下乘客的数量。针对改路线的特点，对数据进行分类收集处理，其中周末为一组数据，工作日为一组数据。其中周末因为没有上下班，可以看作乘客出行时间均匀分布，其数据可以看作是相同的，而选用一组数据；而工作日又分为上下班高峰时间段和平常正常时间段，对不同时间段分别进行收集处理。数据结果如下：表4.1.1 周末原始数据站点十分钟上下车人数站点十分钟上下车人数上下上下济南大学1100经七纬二1411后龙71杆石桥1012青龙山长途汽车站81饮虎池61王官庄小区93趵突泉南门6
24、19王官庄123泉城广场358试验机厂12银座商城212南辛庄西路72黑虎泉南99南辛庄127山东新闻大厦612经七路西口126山师东路北口918振兴街43历山东路417经七纬十二36和平路中段316经七纬八82燕子山小区17小纬六路104燕子山路015市委31葛家庄017 表4.1.2 工作日上下班时间原始数据站点十分钟上下车人数站点十分钟上下车人数上下上下济南大学1500 经七纬二3320 后龙100 杆石桥1015 青龙山长途汽车站153 饮虎池813 王官庄小区115 趵突泉南门412 王官庄329 泉城广场523 试验机厂95 银座商城723 南辛庄西路156 黑虎泉南415 南辛庄
25、1012 山东新闻大厦632 经七路西口1322 山师东路北口625 振兴街2611 历山东路243 经七纬十二1811 和平路中段423 经七纬八106 燕子山小区223 小纬六路46 燕子山路012 市委36 葛家庄045 表4.1.3 工作日正常时间原始数据站点十分钟上下车人数站点十分钟上下车人数上下上下济南大学1500 经七纬二3320 后龙100 杆石桥1015 青龙山长途汽车站153 饮虎池813 王官庄小区115 趵突泉南门412 王官庄329 泉城广场523 试验机厂95 银座商城723 南辛庄西路156 黑虎泉南415 南辛庄1012 山东新闻大厦632 经七路西口1322
26、山师东路北口625 振兴街2611 历山东路243 经七纬十二1811 和平路中段423 经七纬八106 燕子山小区223 小纬六路46 燕子山路012 市委36 葛家庄045 上文所列为原始数据，其中处理数据包括三十分钟乘客上下车数据，以及乘客的上下车到达时间间隔，由于篇幅限制在此不再赘述在下文的建模过程中将会有所体现。4.2 模型假设（1）假设车辆运行过程不受其他车辆与环境的影响；（2）假设乘客到达符合泊松分布；（3）假设公交车遇到红绿灯的该路是相同的，等待时间是相同的；（4）假设上车过程中到达的乘客等待下一班车；（5）假设顾客遵循先到先走的原则；（6）所在线路运行正常不出现堵车现象；（7
27、）乘客下车遵循下下后上的原则。4.3 模型建模济南市102路公交车从济南大学出发终点站为葛家庄，沿途经过28个站点，济南大学旁有公交车站作为车辆调度中心，如何将公交运行系统抽象为可研究的模型？ 对整个公交调度运行系统而言可以将整个运行系统划分为两大部分：公交调度中心，公交运行过程。公交调度中心调度受到运行过程的影响，因此调度只是运行情况的结果，而公交车的运行过程受到众多因素的影响。比方说所在线路的繁忙程度，天气原因，乘客数量的大小以及车辆行驶过程的突发事件等等。仿真过程将实际情况予以抽象、简化，公交车站作为一个单元，各个站点处为一个单元。仿真的目的是通过公交公司合理的发车调度实现市民出行方便与
28、公交公司利益的最优化，模型中如何实现社会效益与公交公司的利益双重最优化？市民出行考虑时间问题，特别是乘坐公交车一是要考虑等待公交车的时间，等待时间当然是越短越好，然而时间过短也就意味着公交公司的发车频率过大，这一方面是市民与公交公司矛盾，另一方面也会造成道路拥挤，如何平衡这些因素之间的关系，是本文研究的一个问题。对于公交公司而言，公交车站停泊一定数量的车辆（本模型30辆）在公交车运行期间（5：00-23：00）每隔单位时间（本文所指发车时间间隔）一辆公交车驶出公交车站。从公交车站驶出的公交车首先驶向“济南大学站”，在此过程中公交车执行“车辆到达”、“停车”、“乘客上车”、“车辆驶离”的过程。然
29、后驶向“后龙站”，执行“车辆到达”、“乘客下车”、“停车”、“乘客上车”、“车辆驶离”的过程。在此过程中，车辆到达、驶离均设定个时间，每个乘客有一定的上下车时间，对于仿真模型而言，乘客上车前需要对比确定公交车的剩余容量与相应站点的等待上车的人数的大小。当公交车的剩余容量大于相应站点准备上车的人数时可以装载全部乘客，当公交车的剩余容量小于相应站牌的等待上车乘客人数时，只能按照公交车的装载能力决定，剩余乘客将等待下一班车。其他站点的情况与此相同，在此不再赘述。就调度频率而言，一方面，对于每个乘客，等待公交车的时间有一定的接受度，在一段时间内当乘客等待时间超过等待时间上限的人数达到一定值时，就认为公
30、交车的发车时间间隔过长，需要该改变发车频率。这是衡量发车频率的一个因素。另一方面，如果每个公交乘车以满载的方式运行的话也会造成公交车上过于拥挤，使乘客满意度大大降低，因此公交车的平均装载率也是确定调度频率的一个衡量指标，平均装载率过大，公交车上过于拥挤，乘客抱怨增大，需要调整公交车的发车频率。由于该路线的特点决定了该线路周末和工作日的乘客的数量有很大不同，因此将该仿真模型分为周末和工作日两部分，而两种情况的在建模过程中有一定的不同，因此，将建模过程分为两部分，先以较为复杂的工作日的情况对模型进行分析设计，然后在此基础上对周末的情况进行改动，完成整个102路公交车的调度的建模过程，具体建模过程如
31、下所示。4.3.1元素定义（Define）表4.3.1 实体元素元素名称类型说明part001Part时间发生器触发事件buffers001Buffer储存part001machine001Machine从buffer中拉取part001parkTrack储存车辆park1Track储存车辆公交车130Vehicle公交车用来运载乘客后龙1Track后龙站下车站点青龙山1Track青龙山下车站点Track葛家庄1Track各家装下车站点济南大学2Track济南大学上车站点青龙山2Track青龙山站上车站点Track葛家庄2Track葛家庄站下车站点a1a27Track缓冲终点站Track平衡统
32、计数据误差济南大学乘客Part济南大学上车乘客后龙乘客Part后龙上车乘客Part葛家庄乘客Part葛家庄上车乘客济南大学乘客01Part济南大学下车乘客后龙乘客01Part后龙下车乘客Part葛家庄乘客01Part葛家庄下车乘客aa1aa27Buffer暂存公交车上乘客aaa1aaa27Machine统计各站下车人数济南大学站多于人数Buffer储存济南大学站超过乘客可接受等待时间的乘客人数后龙站多于人数Buffer储存后龙站超过乘客可接受等待时间的乘客人数葛家庄站多于人数Buffer储存葛家庄站超过乘客可接受等待时间的乘客人数表4.3.2 逻辑元素元素名称类型说明发车时间间隔Real车辆发
33、车时间间隔发车时间间隔1Real正常时间发车时间间隔发车时间间隔2Real上下班时间发车时间间隔发车总量Integer车站调用的车辆总数一个乘客上下车时间Real单个乘客上下车的平均时间失去等待耐心乘客数Integer超过乘客可接受等待时间的乘客人数济南大学站上车人数Integer记录在济南大学站时车上的人数后龙大学站上车人数Integer记录在后龙站时车上的人数葛家庄大学站上车人数Integer记录在葛家庄站时车上的人数济南大学站上车时间Real记录在济南大学站时车上的时间后龙大学站上车时间Real记录在后龙学站时车上的时间葛家庄站上车时间Real记录在葛家庄站时车上的时间十分钟上车人数均值
34、1Integer正常时间十分钟内上车人数的均值十分钟上车人数均值2Integer上下班时间十分钟内上车人数均值三十分钟上车人数均值1Integer正常时间三十分钟内上车人数均值三十分钟上车人数均值2Integer正常时间三十分钟内上车人数均值十分钟下车人数均值1Integer正常时间十分钟内下车人数均值十分钟下车人数均值2Integer上下班时间十分钟内下车人数均值三十分钟下车人数均值1Integer正常时间三十分钟内下车人数均值三十分钟下车人数均值2Integer正常时间三十分钟内下车人数均值装载控制率Integer控制发车数量表4.3.3 函数函数发车时间间隔函数Real确定发车时间间隔调
35、车函数Integer车辆调度调车函数1Integer调车函数2Integer调车函数3Integer调车函数4Integer失去耐心等待函数Integer计算总的失去等待耐心的人数失去耐心等待函数1Integer失去耐心等待函数2Integer4.3.2 元素显示（Display）（1）模型中各元素的布局设计如下图所示：图4.3.14.3.3 元素详细设计(Detail)（1）初始化模块发车时间间隔1 = 3.8发车时间间隔2 = 2.4装载率控制 = 2一个乘客上下车时间 = 0.06XLReadArray (论文数据.xls,data,$N$3:$N$30,Excel调用数据.三十分钟上车
36、人数均值1) !平时三十分钟内到达每个站点上车的乘客的平均数XLReadArray (论文数据.xls,data,$L$3:$L$30,Excel调用数据.三十分钟上车人数均值2) !上下班时间三十分钟内到达每个站点上车的乘客的平均数XLReadArray (论文数据.xls,data,$J$3:$J$30,Excel调用数据.十分钟上车人数均值1) !平时十分钟内到达每个站点上车的乘客的平均数XLReadArray (论文数据.xls,data,$H$3:$H$30,Excel调用数据.十分钟上车人数均值2) !上下班时间十分钟内到达每个站点上车的乘客的平均数XLReadArray (论文数
37、据.xls,data,$K$3:$K$30,Excel调用数据.十分钟下车人数均值1) !平时十分钟内每个站点下车的乘客的平均数XLReadArray (论文数据.xls,data,$I$3:$I$30,Excel调用数据.十分钟下车人数均值2) !上下班时间十分钟内每个站点下车的乘客的平均数XLReadArray (论文数据.xls,data,$O$3:$O$30,Excel调用数据.三十分钟下车人数均值1) !平时三十分钟内每个站点下车的乘客的平均数XLReadArray (论文数据.xls,data,$M$3:$M$30,Excel调用数据.三十分钟下车人数均值2) !上下班时间三十分钟
38、内每个站点下车的乘客的平均数（2）调度模块编辑发车时间间隔函数其程序如下：IF TIME 360 AND TIME 1020 AND TIME 1380 RETURN 10000ELSERETURN 发车时间间隔1ENDIFENDIF对时间发生器模块进行详细编辑如下：图4.3.2其中action on Create 按钮内容为调用函数“发车时间间隔 = 发车时间间隔函数 ()”，To的路径是“PUSH to Buffers001”。Buffer001为默认设置。Machine001：Input quantity“10 * 发车时间间隔”From “IF NPARTS (Buffers001)
39、10 * (发车时间间隔 + 0.1)MATCH/ANY Part001 out of Buffers001 #(10 * (发车时间间隔 + 0.1)ELSE WaitENDIF”To 的路径是“Push to Ship”程序解释：当Buffer001中的part001的数量大于10 * (发车时间间隔 + 0.1)时，一次性将Buffer001中的所有part001取出，然后经过Machine001加工后推出模型，实现Buffer001数量清零的目的。Park：Park与时间发生器共同实现调度人任务。其容量设为20，Output to按钮程序为“IF NPARTS (时间发生器.Buffe
40、rs001) = 10 * (发车时间间隔 + 0.1)PUSH to 济南大学.济南大学2 ELSE WaitENDIF”程序解释：当Buffers001中part001的数量达到10 * (发车时间间隔 + 0.1)时，将从车站Park中调运一辆车，进入济南大学。此过程与时间发生器中当Buffer001中的part001的数量大于10 * (发车时间间隔 + 0.1)时，一次性将Buffer001中的所有part001取出，实现Buffer001数量清零的目的相对应。实现每隔间隔时间长度的时间从park中调度一辆公交车。至于如何保证park中存在公交车和保证公交车的数量由park1和终点站
41、两部分控制。其详细设置如下：Park001：Output 规则如下：“IF NVEHICLE (park) 装载率控制PUSH to park1ELSE PUSH to parkENDIF” 此上部分为调度过程全部内容。（3）车辆模块模型中公交车总量设为30辆，分别为公交车1，公交车2，公交车3公交车30。其中每辆公交车的属性相同，下面一公交车1为例子对公交车的详细细节进行设计。图4.3.4车辆的装载能力设为65，车辆初始储存地址为park1（push to park1），其他属性为默认值，其他29辆公交车的参数设置与公交车1相同，在此不再赘述。（4）各站点模块各站点分为以下几个部分，上车乘客
42、、下车乘客，上车轨道、下车轨道，上车部分缓存区、下车部分缓存区，上车部分因为上乘客可能等待时间过长而失去耐心等待部分的多余的人暂存区，乘客下车时人数统计区。下面对每个站点的个元素参数进行详细设计。乘客：乘客的到达方式相同，因此同样可以以其中某一个站点为例子进行设置。由于济南大学站没有下车乘客，故以后龙站为例子进行元素乘客的参数设置。后龙乘客（Part）：到达方式（Arrivals Type）为“Active with profile ”其具体内容如下图所示：.Time Display 为“Hours”，由于公交车从早上五点发车，所以时间设置上从零点到早上五点步长（Length）设为300分钟，
43、其后过程中，从早上五点到到七点半步长选十分钟，其后过程步长为三十分钟。Volume一栏的值为以随机数，代表乘客在相应的时间段内到达人数，该数据从Excel表格中调取。具体情况如下表：时间达到后龙站乘客0:0005:00POISSON (十分钟上车人数均值1 (2) ,1)5:50POISSON (十分钟上车人数均值1 (2) ,1)6:00POISSON (十分钟上车人数均值2 (2) ,1) 6:10POISSON (十分钟上车人数均值2 (2) ,1) 7:20POISSON (十分钟上车人数均值2 (2) ,1) 7:30POISSON (三十分钟上车人数均值1 (2) ,1) 8:00POISSON (三十分钟上车人数均值1 (2) ,1) 8:30POISSON (三十分钟上车人数均值1 (2) ,1) 9:00POISSO