Файл: Отчет по курсовой работе имитационное моделирование.docx
Добавлен: 26.10.2023
Просмотров: 303
Скачиваний: 11
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
(ф.и.о. полностью)
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИСиС»
Институт ИТКН
Кафедра инженерной кибернетики
Направление подготовки: «01.03.04 Прикладная математика»
Квалификация: бакалавр
Группа: БПМ-18-1, БПМ-18-3
ОТЧЕТ
ПО КУРСОВОЙ РАБОТЕ
«ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ»
на тему: моделирование пешеходных потоков в аэропорту «Внуково»
подпись
Студенты _____/Пахарева Кира Станиславовна/
(ф.и.о. полностью)
подпись
_____/Юркин Павел Олегович/
должность, уч. степ. Фамилия И.О.
подпись
Руководитель _____/профессор к.т.н Крапухина Нина Владимировна
Оценка:
Дата защиты:
Москва 2021
Оглавление
Введение 3
Цель построения модели 4
Актуальность 5
Описание особенностей предметной области 7
Содержательная и математическая постановка задачи 9
Исходные данные 10
Входные, выходные переменные и состояния 11
Принятые гипотезы 14
Описание структуры модели и ее элементов 15
Результаты моделирования 22
Выводы 25
Распределение работы 28
Источники 28
Введение
Курсовой проект направлен на моделирование движения пешеходов, которые прибывают и убывают в аэропорте "Внуково". В основу берем дискретно-событийные и агентные подходы. Для этого мы используем Пешеходную библиотеку среды имитационного моделирования AnyLogic.
Благодаря инструментам для моделирования пешеходных потоков и анализа поведения толпы среды AnyLogic, появилась возможность достаточно точно смоделировать, визуализировать и проанализировать то, как большие потоки людей ведут себя в физическом пространстве, и оптимизировать его конфигурацию.
В нашей имитационной модели агент передвигается согласно заданным правилам. Он взаимодействует с окружающими объектами, такими как стены и эскалаторы, и избегает возможных столкновений с препятствиями и другими пешеходами. Заказчик модели сможет задать агентам индивидуальные параметры, предпочтения и состояния.
При разработке курсового проекта выполнен анализ основных действий агентов в аэропорту «Внуково», а также предложен вариант, который позволяет улучшить показатели работы аэропорта. Разработанная имитационная модель может быть использована для проектирования новых элементов схемы пешеходного движения, а также для оптимизации существующего движения пассажиров аэропорта.
Цель построения модели
Проанализировать пешеходные потоки на территории аэропорта с целью поиска мест большой загруженности пассажирами, так как существующая инфраструктура по мере увеличения пассажиропотока может быть не в состоянии обеспечить качественное обслуживание пассажиров и соответствующую логистику в пиковые режимы, и как следствие большие затраты на реорганизацию и реконструкцию самого аэропорта и прилегающих к нему территорий.
Актуальность
При изучении аэропортов возникает много вопросов, касаемых работы всех систем при изменении нагрузки, при изменении режима работы некоторых систем, при введении новых систем, а также при увеличении пассажиропотока.
Аэропорт «Внуково» - один из четырех основных аэропортов Москвы и Московской области. Основной пассажирский комплекс «Внуково-1» состоит из трех терминалов. Общий пассажиропоток аэропорта в 2018 году 21,5 млн.1 пассажиров. Маршрутная сеть аэропорта Внуково охватывает всю территорию России, а также страны ближнего зарубежья, Европы, Америки, Азии и Африки. Ежегодно в аэропорту обслуживается свыше 200 тысяч рейсов российских и зарубежных авиакомпаний.
По данным о пассажиропотоках аэропортов России число пассажиров растет с каждым годом (рисунок 1).
Рисунок 1. Пассажиропоток в аэропорту «Внуково».
Увеличение количества пассажиров при отсутствии развития инфраструктуры аэропорта приводит к образованию очередей, увеличению времени обслуживания, ухудшению качества обслуживания и в целом работы аэропорта.
Для обеспечения максимальной комфортности пассажиров проанализировать движение пассажиропотока и работу пассажирского терминала аэропорта. Очевидно, что реальное тестирование схем движения пассажиров невозможно. Поэтому для анализа пешеходных потоков рационально использовать имитационное моделирование.
Описание особенностей предметной области
Предметная область представляет из себя второй этаж аэровокзала Внуково-1. На территории второго этажа находятся стойки регистрации, паспортный контроль, выходы на посадку, бизнес-зал, камеры хранения, магазины, кафе, бары и многое другое. Пассажиры могут зайти с улицы с помощью двух входов с разной интенсивностью. На этаже находятся 10 туалетных зон, в частности и для людей с ограниченными возможностями. Также при входе находится зона предполетного досмотра и также существует разделение на международные и внутрироссийские перелеты.
В качестве инструмента для моделирования использована Пешеходная библиотека среды имитационного моделирования AnyLogic 8.7.4 Personal Learning Edition.
Пешеходы в AnyLogic передвигаются в соответствии с моделью социальных сил. Они выбирают кратчайшие пути, анализируя окружающее пространство, избегают столкновений с другими объектами и принимают решения по дальнейшим передвижениям. В дополнение к базовым блокам для моделирования перемещений в физической среде библиотека содержит элементы разметки пространства для задания стен, сервисов, лестниц и т.д.
Пассажиры в модели могут иметь индивидуальные свойства, предпочтения и состояния. Например, можно определять, есть ли у пассажира ручная кладь, каким рейсом он летит – внутренним или международным, является ли он VIP-клиентом.
Учитываемая статистика модели позволяет определить вместительность и пропускную способность объекта моделирования, подсчитывает количество пешеходов в разных зонах, измеряет время ожидания в очереди и время обслуживания одного клиента. Плотность пешеходного потока может быть отображена на карте плотности в соответствии с задаваемыми параметрами.
Среда AnyLogic поддерживает импорт 3D-объектов в виде X3D и VRML файлов. Пешеходные модели можно анимировать с помощью 3D-фигур людей или окружающих объектов, например, самолётов, турникетов и металлодетекторов. Возможности AnyLogic позволяют пользователям добавлять в пешеходную модель чертежи САПР, шейп-файлы и базы данных.
Рисунок 2. Схема пассажирского терминала А аэропорта «Внуково».
Содержательная и математическая постановка задачи
Построить имитационную модель этажа вылета аэропорта и проанализировать пассажиропоток в здании аэровокзала с целью дальнейшей реорганизации в следствие повышения пассажиропотока.
Терминал А международного аэропорта Внуково предназначен для вылета пассажиров на внутренних и международных рейсах. Поток пассажиров с интенсивностью I попадают в аэропорт через центральный вход с вероятностью p1 и с подземной парковки по четырём эскалаторам с вероятностями
p2 (сумма вероятностей p1 + 4p2 =1).При входе располагаются стойки регистрации пассажиров, где пассажиры проходят регистрацию в течение времени от t1min до t1max минут.
Терминал состоит из двух раздельных зон – зоны вылета на внутренних рейсах и зоны вылета на международных рейсах. В каждой из зон располагаются места досмотра пассажиров, магазины, туалет, зона ожидания вылета и выходы к самолётам.
После регистрации пассажиры попадают в зону досмотра, где производится досмотр в течение времени от t2min до t2maxминут.
После прохождения досмотра пассажиры попадают в основную часть терминала, где с вероятностью p3могут посетить магазин в течение времени t3min до t3maxминут и с вероятностью p4могут зайти в туалет и потратить на это от t4min до t4maxминут. Время ожидания самолёта составляет промежуток времени от t5min до t5maxминут.
Исходные данные
В качестве исходных данных для построения модели используется информация о количестве пассажиров, популярности мест отдыха пассажиров, очередях стойках на регистрации, в залах ожидания, зонах беспошлинной торговли.
По статическим данным до пандемии пассажиропоток составлял 1500000 человек/месяц, в 2020 году он уменьшился на 500000.2
Входные, выходные переменные и состояния
Входные переменные модели приведены в таблице 1.
| Наименование | Каким блоком задаются | Каким параметром блока задаются | Значение |
| Интенсивность потока пассажиров | pedSource | Интенсивность | 1000 человек в час |
| Вероятности входа пассажиров с центрального входа или одного из эскалаторов | selectOutput5 | Вероятность1 Вероятность2 Вероятность3 Вероятность4 Вероятность5 | 0.6 0.1 0.1 0.1 0.1 |
| Вероятность регистрации у определённой стойки регистрации | selectOutput6 | Вероятность1 Вероятность2 Вероятность3 Вероятность4 | 0.25 0.25 0.25 0.25 |
| Длительность регистрации | pedService pedService1 pedService2 pedService3 | Время задержки | 2-5 минут |
| Вероятность вылета внутренним или международным рейсом | selectOutput | Вероятность | 0.3 |
| Время прохождения досмотра | pedService4 pedService5 | Время задержки | 0.5-2 минуты |
| Вероятность посещения туалета | toWC toWC1 (блока типа selectOutput) | Вероятность | 0.65 |
| Время на посещение туалета | WC WC1 (блоки типа service) | Время задержки | 2-5 минут |
| Вероятность посещения магазина | toShop toShop1 (блока типа selectOutput) | Вероятность | 0.45 |
| Время на посещение магазина | Shop Shop (блоки типа service) | Время задержки | 2-10 минут |
Таблица 1. Входные переменные модели.
Выходные переменные модели приведены в таблице 2.
| Наименование | Чем определяются | Где выводятся |
| Среднее время пребывания в терминале для внутренних рейсов | переменная distribution блока timeMeasureEnd | Гистограмма chart |
| Среднее время пребывания в терминале для международных рейсов | переменная distribution блока timeMeasureEnd1 | Гистограмма chart |
| Количество улетевших пассажиров на внутренних рейсах | функция countPeds() блока pedSink | Временной график plot |
| Количество улетевших пассажиров на международных рейсах | функция countPeds() блока pedSink1 | Временной график plot |
| Плотность пешеходного потока | блок densityMap | Карта плотности |
| Средняя длина очереди на регистрацию на каждой из стоек | функция size() блоков pedService-pedService3 | Временной график plot1 |
| Средняя длина очереди досмотр | функция size() блоков pedService4, pedService5 | Временной график plot2 |