陳逸鳴

摘 要 為了解決校園電動(dòng)車發(fā)車班次制定方案不合理、發(fā)車時(shí)間不規(guī)律導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)不能很好的滿足學(xué)生出行需求、系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本過(guò)高的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)校園實(shí)地調(diào)研與數(shù)據(jù)采集，利用數(shù)據(jù)擬合與排隊(duì)系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，找到系統(tǒng)瓶頸所在，制定了新的發(fā)車方案。再通過(guò)對(duì)Flexsim相應(yīng)實(shí)體控制代碼的編寫，構(gòu)造符合實(shí)際系統(tǒng)的仿真模型，將改進(jìn)的發(fā)車方案與原有的發(fā)車方案相比對(duì)，驗(yàn)證了新的方案的經(jīng)濟(jì)性和高效性。

【關(guān)鍵詞】校園電動(dòng)車 發(fā)車方案 Flexsim 仿真

1 引言

隨著學(xué)校面積的不斷擴(kuò)容，大多學(xué)校開設(shè)了校園電動(dòng)車以解決校內(nèi)師生的通勤問(wèn)題。但學(xué)生目的地的多樣性、客流量的不確定性及運(yùn)行成本的難以控制，給學(xué)校后勤部門的校園電動(dòng)車運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了諸多問(wèn)題。一般來(lái)講，后勤部門先確定初步運(yùn)行方案，再根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，而調(diào)整過(guò)程大多運(yùn)用人的直接判斷，缺乏科學(xué)依據(jù)，一旦不合理將會(huì)造成的資源的浪費(fèi)或服務(wù)質(zhì)量的下降。

為了盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在問(wèn)題，更好的利用科學(xué)的仿真軟件制定優(yōu)化的方案，各類仿真軟件也受到學(xué)者和企業(yè)的青睞。王紅軍采用ACD和eM-Plant軟件相結(jié)合的方法，針對(duì)某汽車變速箱柔性生產(chǎn)線，建立了FMS仿真模型，并對(duì)不同的調(diào)度策略進(jìn)行了仿真，為生產(chǎn)的實(shí)際運(yùn)行參數(shù)提供了理論依據(jù)。而在仿真軟件選擇與應(yīng)用上，K.PRESTON 等致力于利用AutoMod 仿真語(yǔ)言開發(fā)分派中心軟件庫(kù)的可行性研究，并試圖為洛克希德馬丁公司提供郵政分揀仿真系統(tǒng)開發(fā)提供幫助。Guilherme提出借助 Arena 建立供應(yīng)鏈高層仿真模型（即包含各個(gè)物流層、啟發(fā)式物流分配、總量管理、成本控制和長(zhǎng)鞭效應(yīng)）的思想，并證實(shí)了其可行性。A.Shabayek等采用 Witness 軟件為香港 Kwai Chung 集裝箱港口建立仿真模型并對(duì)其作業(yè)進(jìn)行模擬和改進(jìn)。

本文針對(duì)校園電動(dòng)車運(yùn)行班次不合理、司機(jī)工作強(qiáng)度大等問(wèn)題，利用仿真軟件Flexsim實(shí)現(xiàn)了校園電動(dòng)車的運(yùn)行仿真優(yōu)化研究。

2 校園電動(dòng)車運(yùn)行現(xiàn)狀分析與優(yōu)化策略

筆者所在校園有電動(dòng)車10輛，其中五輛為10座汽油車，五輛為14座電動(dòng)車。現(xiàn)在每天六輛車在校內(nèi)運(yùn)行以滿足學(xué)生需求。該電動(dòng)車按固定運(yùn)行線路運(yùn)行，全程2公里，運(yùn)行時(shí)間約為6分鐘。校園電動(dòng)車采用招手即停、隨上隨下的運(yùn)行模式。經(jīng)過(guò)實(shí)際調(diào)研，該系統(tǒng)主要存在以下問(wèn)題：

（1）現(xiàn)有發(fā)車安排不合理；

（2）司機(jī)發(fā)車頻次隨意；

（3）高峰期的乘客流失。

針對(duì)新舊方案及現(xiàn)有發(fā)車情況，主要從等待時(shí)間T總、空車率、顧客流失數(shù)Y總和勞動(dòng)強(qiáng)度分別進(jìn)行比較。

（1）一天中乘客總等待時(shí)間。

（2）空車率。

（3）顧客流失數(shù)。

假設(shè)乘客最長(zhǎng)等待時(shí)間為10min，超過(guò)10min即離開，在△T時(shí)間內(nèi)設(shè)定閥值m，假設(shè)△T時(shí)間內(nèi)到達(dá)人數(shù)超過(guò)m后，后續(xù)達(dá)到乘客即離開。不同時(shí)間段因發(fā)車頻次不一樣，從而閥值m存在差異，在實(shí)際運(yùn)行策略中，因?yàn)榘l(fā)車時(shí)間的不確定性，導(dǎo)致學(xué)生不愿意等待而離開的概率增大，故將最長(zhǎng)等待時(shí)間縮短為8min.具體如表1所示。

為此，進(jìn)一步得出顧客流失數(shù)的計(jì)算公式為：

（4）司機(jī)勞動(dòng)強(qiáng)度。

假設(shè)每輛車單程運(yùn)行時(shí)間平均為6min，并且所有車均是從同一側(cè)出發(fā)，到達(dá)另一側(cè)對(duì)學(xué)生進(jìn)行裝載后即返程，則有：

將新方案和實(shí)際運(yùn)行方案相比，將早上發(fā)車時(shí)間間隔減少了1min，然后重點(diǎn)調(diào)整了時(shí)間段的劃分，此種改變策略下，與司機(jī)自己運(yùn)行方式的相近性能保證方案的可執(zhí)行性。學(xué)生等待時(shí)間更少，司機(jī)工作更輕松，并且收益得到了提高。在提升學(xué)生滿意度的情況下讓司機(jī)更輕松的增加收益，做到了學(xué)生和司機(jī)的利益同時(shí)最大化。

3 基于Flexsim的校園電動(dòng)車運(yùn)行系統(tǒng)仿真分析

利用Flexsim軟件對(duì)本系統(tǒng)進(jìn)行建模如圖1所示，并按照新制定的發(fā)車策略，將仿真所得數(shù)據(jù)與現(xiàn)有方案進(jìn)行對(duì)比如圖2和圖3所示。

圖2和圖3表明新方案相比于舊方案，載客量大幅度提升，平均為10左右，在12座的校園電動(dòng)車的運(yùn)行中，相當(dāng)于平均滿座率達(dá)84%，比舊方案的60%提升了24%，設(shè)備利用率得到提升。發(fā)車班次每天減少了39班次，司機(jī)休息率提升了14%，電動(dòng)車滿載率提升了28%，這些指標(biāo)都表示了新方案的優(yōu)越性。

4 結(jié)論

本文針對(duì)校園電動(dòng)車系統(tǒng)發(fā)車班次不合理、設(shè)備利用率低、司機(jī)勞動(dòng)強(qiáng)度大的現(xiàn)狀，實(shí)地收集學(xué)生到達(dá)密度數(shù)據(jù)，利用泊松過(guò)程數(shù)據(jù)特點(diǎn)重新制定了發(fā)車策略。

借助Flexsim仿真軟件，建立了校園電動(dòng)車運(yùn)行系統(tǒng)仿真模型，通過(guò)對(duì)當(dāng)前制定策略與假設(shè)實(shí)施的新方案進(jìn)行仿真，仿真過(guò)程嚴(yán)格遵照離散事件仿真的步驟—確定仿真研究目標(biāo)、收集數(shù)據(jù)、建立仿真模型、模型校驗(yàn)以及運(yùn)行結(jié)果分析優(yōu)化等，預(yù)測(cè)新方案運(yùn)行特點(diǎn)，最后對(duì)確認(rèn)的新方案與現(xiàn)有方案的相關(guān)運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行了比較，驗(yàn)證了新方案的優(yōu)越性與可實(shí)施性。

參考文獻(xiàn)

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