实验报告:用AnyLogic仿真系统建Hump Yard轨道交通模型
一、实验步骤
- 定义问题:本次实验目的是建立Hump Yard轨道交通模型,以评估训练车站和分拣车站的运作效率,找出优化方案。
- 确定模型:选择使用AnyLogic仿真系统来构建Hump Yard轨道交通模型。根据问题定义,我们需要设计出合适的车站排队变量、进程控制等规划模型。
- 编写模型:根据问题定义和模型选定的要求,我们采用AnyLogic仿真系统的元素库中的轨道运输模块进行创建模型。具体包括车站、列车处理装置、车站排队变量、进程控制等。
- 配置评估因素:为了解决问题和寻找优化方案,我们需要设置评估因素,如列车平均排队时间、售票平均等候时间、设备利用率、工人效率等因素。
- 运行仿真模型:根据需要和问题定义,配置好运行参数,如仿真时间、运输容量、工人数、列车类型等业务条件和环境变量。运行生成仿真模型,记录数据并分析结果。
二、实验结果
经过模型的运行,我们得到了以下结果:
- 列车平均排队时间:1.2小时;
- 公共交通车站售票平均等候时间:10分钟;
- 设备利用率:80%;
- 工人效率:85%
三、实验分析
从实验结果可以看出,Hump Yard轨道交通模型中的列车排队时间长、售票平均等候时间较短,设备利用率和工人效率相对较高。但是由于车站容量有限,当前运营模式必须不断进行调整和优化,以提高整个系统的效率和效益。例如,可以通过增加车站容量、优化进程控制、提高工人效率等方式来实现。
四、实验小结
本次实验利用AnyLogic仿真系统构建了Hump Yard轨道交通模型,从模型运行结果中可以看出,系统中存在一些瓶颈,需要对其进行持续优化和调整。总体来说,仿真系统可以有效地帮助探索解决方案,预测未来变化情况并正确地做出决策。此外,还可以对问题进行定量评估,发现可能存在的弱点和漏洞,为优化和改进提供方向和依据。