机场旅检通道开放数量配置优化方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种机场旅检通道开放数量配置优化方法、系统和存储介质，方法包括：以最小化全天机场旅检通道开放总数量为目标，建立旅检通道开放数量配置模型并初始化；利用遗传算法和SBC算法求解旅检通道开放数量配置模型，获取各个时段旅客的等待时间和等待队长，并分别判断是否满足约束条件，若不满足则增加对应时段开放的旅检通道，再次执行该步骤；若满足则计算全天机场旅检通道开放总数量；将总数量最小的各个时段开放的旅检通道数量作为最优的配置结果，完成机场旅检通道开放数量配置优化；本发明专利技术考虑旅客到达过程的非平稳特性，能够快速、精确地计算出系统的性能指标值，并能够有效降低机场的运营成本和资源浪费。够有效降低机场的运营成本和资源浪费。够有效降低机场的运营成本和资源浪费。

【技术实现步骤摘要】
机场旅检通道开放数量配置优化方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术涉及机场指挥管控
，更具体地，涉及一种机场旅检通道开放数量配置优化方法、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]航空运输事业的蓬勃发展对机场资源配置带了巨大的挑战。随着我国航空运输业迅速发展，中国将成为民航事业中发展最快，潜力最大的国家。根据中国航空工业发展研究中心发布的《2019～2038年民用飞机中国市场预测年报》数据显示，预计到2038年中国客机规模即将达到8678架，成为全球第二大航空市场。然而随着我国航空运输事业蓬勃发展，各航空公司飞机数量不断扩增，尤其对于大型枢纽机场而言，登机旅客量庞大且具备高时变性，使得以往通过管理人员采用经验式的方法配置安检通道开放数量面临巨大的压力。为了提高机场自身的运营效率与服务质量，如何合理地进行安检通道开放数量的优化配置是亟待解决的问题。
[0003]在实际服务过程中，旅检通道的数量可以有效控制旅客的排队队列长度及其等待时间，旅检通道的配置不足可能导致顾客排队，增加旅客的等待时间，从而影响旅客对服务的舒适度和满意度，而过多旅检通道的空闲会降低系统的利用率，导致更多的浪费。在机场服务过程中，存在众多不确定因素，给旅检通道的数量配置带来了很大的挑战。首先，旅客到达的间隔时间是随机的，到达过程的随机性会对排队系统的性能指标产生重大的影响，加大求解的难度。其次，航班的计划起飞情况也没有固定的规律，所以旅客的到达速率是具有非平稳特性的。因此，针对旅检通道开放数量配置优化需要考虑旅客到达过程的非平稳性。
[0004]目前的现有技术公开了一种智慧机场服务台排期预测方法，该方法首先确定平均到达率、经验服务台开放数量、等待时间分布和经验服务效率水平；其次建立排队论理论模型，基于排队论理论模型估算理论服务效率水平和理论服务速率；接着基于服务速率回归假设拟合修正理论服务速率，估计回归参数；再根据修正后的理论服务速率对理论服务效率水平进行重估计；最后结合回归参数，输入到达率、服务效率水平和服务台开放数量中的任意两项即可求解剩余一项；现有技术中的方法由于未考虑旅客到达过程的非平稳特性的影响，因此预测精度较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术为克服上述现有技术未考虑旅客到达过程的非平稳特性从而导致预测精度较低的缺陷，提供一种机场旅检通道开放数量配置优化方法、系统和存储介质，能够快速、精确地计算出系统的性能指标值，并能够有效降低机场的运营成本和资源浪费。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种机场旅检通道开放数量配置优化方法，包括以下步骤：
[0008]S1：考虑旅客到达过程的非平稳特性的影响，以最小化全天机场旅检通道开放总
数量为目标，设置约束条件，建立旅检通道开放数量配置模型；
[0009]S2：设置旅检通道开放数量配置模型中各个时段初始的旅客和旅检通道开放数量，利用遗传算法，生成旅检通道开放数量配置模型的第一解集合；
[0010]S3：基于旅检通道开放数量配置模型的第一解集合，利用SBC算法计算各个时段旅客的等待时间和等待队长；
[0011]S4：判断各个时段旅客的等待时间和等待队长是否满足旅检通道开放数量配置模型中的约束条件，若满足约束条件，则执行步骤S5，否则在第一解集合中对应时段增加旅检通道的开放数量，获得第二解集合，再次执行步骤S3～S4；
[0012]S5：根据第一解集合或第二解集合计算全天机场旅检通道开放总数量；
[0013]S6：重复步骤S2～S5，将全天机场旅检通道开放总数量最小的第一解集合或第二解集合作为最优的配置结果，完成机场旅检通道开放数量配置优化。
[0014]优选地，所述步骤S1中建立的旅检通道开放数量配置模型具体为：
[0015]将第i个时段旅检通道数量配置向量x
i
作为决策变量，考虑旅客到达过程的非平稳特性的影响，以最小化全天机场旅检通道开放总数量为目标，建立以下旅检通道开放数量配置模型：
[0016][0017][0018][0019][0020]其中，X
opt
为各个时段最优的机场旅检通道开放数量配置向量；Z为全天各个时段机场旅检通道开放的总数量；T为时段数量；L
qi
(x
i
)为第i个时段旅客的等待队长，L
qmax
为旅客的等待队长的最大值；W
qi
(x
i
)为第i个时段旅客的等待时间，W
qmax
为旅客的等待时间的最大值；L
qi
(x
i
)和W
qi
(x
i
)均为非封闭函数。
[0021]优选地，所述步骤S3中，基于旅检通道开放数量配置模型的第一解集合，利用SBC算法计算各个时段旅客的等待时间和等待队长的具体方法为：
[0022]基于旅检通道开放数量配置模型的第一解集合，利用SBC算法计算理想的第i个时段的到达率λ
i
和服务率μ
i
，具体为：
[0023][0024][0025]其中，λ(
·
)和μ(
·
)分别为某时刻的到达率和服务率函数，T为时段数量；
[0026]建立G(t)/G(t)/C(t)非平稳排队模型；
[0027]定义第i
‑
1个时段因堵塞而造成的旅客积压量b
i
‑1，具体为：
[0028][0029]其中，为第i
‑
1个时段实际的到达率，第i个时段实际的到达率满足P
i
‑1(B)为第i
‑
1个时段旅客堵塞的概率；
[0030]利用埃尔朗损失概率计算第i
‑
1个时段旅客堵塞的概率P
i
‑1(B)，具体为：
[0031][0032]其中，c
i
为第i时段的旅检通道的数量；
[0033]G(t)/G(t)/C(t)非平稳排队模型第i时段的期望利用率E(U
i
)为：
[0034][0035]利用第i时段的期望利用率E(U
i
)获取第i个时段的修正到达率具体为：
[0036][0037]利用G/G/C排队模型的近似方法求解旅检通道开放数量配置模型，获取各个时段旅客的等待时间和等待队长。
[0038]优选地，获取各个时段旅客的等待时间的具体方法为：
[0039]各个时段旅客的等待时间具体为：
[0040][0041][0042][0043][0044][0045]φ1(C，ρ)＝1+γ(C，ρ)
[0046]φ2(C，ρ)＝1
‑
4γ(C，ρ)
[0047][0048]φ4(C，ρ)＝min{1，(φ1(C，ρ)+φ3(C，ρ))/2}
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机场旅检通道开放数量配置优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：考虑旅客到达过程的非平稳特性的影响，以最小化全天机场旅检通道开放总数量为目标，设置约束条件，建立旅检通道开放数量配置模型；S2：设置旅检通道开放数量配置模型中各个时段初始的旅客和旅检通道开放数量，利用遗传算法，生成旅检通道开放数量配置模型的第一解集合；S3：基于旅检通道开放数量配置模型的第一解集合，利用SBC算法计算各个时段旅客的等待时间和等待队长；S4：判断各个时段旅客的等待时间和等待队长是否满足旅检通道开放数量配置模型中的约束条件，若满足约束条件，则执行步骤S5，否则在第一解集合中对应时段增加旅检通道的开放数量，获得第二解集合，再次执行步骤S3～S4；S5：根据第一解集合或第二解集合计算全天机场旅检通道开放总数量；S6：重复步骤S2～S5，将全天机场旅检通道开放总数量最小的第一解集合或第二解集合作为最优的配置结果，完成机场旅检通道开放数量配置优化。2.根据权利要求1所述的一种机场旅检通道开放数量配置优化方法，其特征在于，所述步骤S1中建立的旅检通道开放数量配置模型具体为：将第i个时段旅检通道数量配置向量x
i
作为决策变量，考虑旅客到达过程的非平稳特性的影响，以最小化全天机场旅检通道开放总数量为目标，建立以下旅检通道开放数量配置模型：模型：模型：模型：其中，X
opt
为各个时段最优的机场旅检通道开放数量配置向量；Z为全天各个时段机场旅检通道开放的总数量；T为时段数量；L
qi
(x
i
)为第i个时段旅客的等待队长，L
qmax
为旅客的等待队长的最大值；W
qi
(x
i
)为第i个时段旅客的等待时间，W
qmax
为旅客的等待时间的最大值；L
qi
(x
i
)和W
qi
(x
i
)均为非封闭函数。3.根据权利要求2所述的一种机场旅检通道开放数量配置优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于旅检通道开放数量配置模型的第一解集合，利用SBC算法计算各个时段旅客的等待时间和等待队长的具体方法为：基于旅检通道开放数量配置模型的第一解集合，利用SBC算法计算理想的第i个时段的到达率λ
i
和服务率μ
i
，具体为：，具体为：
其中，λ(
·
)和μ(
·
)分别为某时刻的到达率和服务率函数，T为时段数量；建立G(t)/G(t)/C(t)非平稳排队模型；定义第i
‑
1个时段因堵塞而造成的旅客积压量b
i
‑1，具体为：其中，为第i
‑
1个时段实际的到达率，第i个时段实际的到达率满足P
i
‑1(B)为第i
‑
1个时段旅客堵塞的概率；利用埃尔朗损失概率计算第i
‑
1个时段旅客堵塞的概率P
i
‑1(B)，具体为：其中，c
i
为第i时段的旅检通道的数量；G(t)/G(t)/C(t)非平稳排队模型第i时段的期望利用率E(U
i
)为：利用第i时段的期望利用率E(U
i
)获取第i个时段的修正到达率具体为：利用G/G/C排队模型的近似方法求解旅检通道开放数量配置模型，获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：张惠煜，严李洲，陈庆新，毛宁，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：