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建立了安检流程的网络流模型,模型中包含了不稳定的乘客到达情形、嫌疑乘客以及反馈机制。分析了安检过程中的瓶颈所在,并给出了相应的优化方案,包括整个安检过程的通行规则,A区和B区内部预检节点与普通节点的适当比例等。仿真结果显示,为了充分利用安检资源并兼顾预检乘客的利益,通行规则应采用连通方案。依照统计数据中计算出的各种参数,在A区预检节点和普通节点比例设置为2∶2,B区预检节点和普通节点比例设置为3∶5的情况下,旅客平均等待时间最短,等待时间的标准差也最小,同时高峰期的通行量也相对较优。进一步分析了不同的文化背景及机场情况。对于美国人和瑞士人,通过改变预检乘客的选择概率来满足他们不同的行为偏好。仿真结果说明,预检乘客选择哪类节点进行安检对平均等待时间、等待时间的标准差和高峰期通行量的影响不大。分析了插队情形,插队对平均等待时间和高峰期通行量几乎没有影响,但当插队比例非常大时,旅客等待时间标准差会增加,影响乘客到达的准确性。最后,针对具体情况提出了一些合理的建议,并给出了进一步的研究计划。 相似文献
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<正>1赛题分析与解题思路2017年美国大学生数学建模竞赛D题研究机场安检系统旅客吞吐量的优化问题。赛题要求针对美国的机场安检系统建立数学模型,解决如下问题:1)研究旅客通过安检系统的流量,并识别现有系统中的瓶颈,找出存在的问题;2)提出可能的改进措施,以提高旅客吞吐量和减少等待时间的不确定性,并说明这些措施对安检过 相似文献
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