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user: 4. 实验方案与数据分析 4.1. 实验环境与模型参数设置 在本次研究中，仿真实验环境的操作系统为Windows 10，CPU为Intel Core i5-3230M (2.6 GHz)，内存为8 G，仿真建模软件Arena的版本为14.00。本节实验数据来源自Huang等人(2016)对Narita国际机场的实验数据 [ 13 ] ，具体实验数据如表2和表3所示： Table 2 Statistics of departure flights at Narita Airpor 时间段 离港航班数 旅客人数 10:30~11:30 16 4075 11:30~12:30 5 986 12:30~13:30 3 630 13:00~14:30 6 1391 表2. Narita机场离港航班人数相关数据 Table 3 Parameter setting of the queuing model for three-level inspection channel 旅客类型 人数比例 到达率 总服务率 H-class 5% 88.525 185 M-class 65% 1150.825 1100 L-class 30% 531.15 540 表3. 三级检测信道排队模型的参数设置 由表2和表3，可计算得知平均旅客到达人数为1770.5人，严格安检口的旅客服务率为3.083 (人/分)，常规安检口的旅客服务率为18.33 (人/分)，快速通关安检口的旅客服务率为9 (人/分)。将相应的数据参数设置到仿真模型中后，开始Arena仿真实验的运行。 本研究中的6个决策变量，主要输入项是在Decide模块中进行参数的设置。决策变量的取值范围如下：快速通关安检门槛值 a f ∈ [ 0 ， 0.14 ] ，间隔为0.005；严格安检门槛值 a s ∈ [ 0.02 ， 0.92 ] ，间隔为0.03；常规安检通道队列阈值 ，间隔为1；严格安检通道队列阈值 Q s ∈ [ 1 ， 20 ] ，间隔为1；进入常规安检通道的抽样概率 P n ∈ [ 0 % ， 100 % ] ，间隔为4%；进入严格安检通道的抽样概率 P s ∈ [ 0 % ， 100 % ] ，间隔为4%。 4.2. 决策参数对系统表现指标的影响 本实验主要目的为研究不同决策变数的灵敏度分析，观察与探讨系统表现的最佳值。我们假设旅客的风险值服从参数为0.0625的截断指数分布。 当进行决策变量 a f 的灵敏度分析实验时，快速通关安检门槛值 a f 的大小服从 0 ≤ a f ≤ a s ≤ 1 ，对其余的决策变量进行适当的取值，赋值的结果对 a f 实验趋势研究并无影响。我们假定90%的旅客进入严格安检口，可知相对应的 0 ≤ a f ≤ 0.143 ，旅客平均等待时间W随 a f 的灵敏度变化如图2所示。由数据图2，我们观察到通关旅客的平均等待时间W先减后增，在接近阈值时，平均等待时间W的增大幅度趋于平缓。在快速通关门槛值 a f = 0.015 时，可得到最小的平均等待时间W。 图2. 平均等待时间W相对于快速通关门坎值 a f 的数据图 图3显示机场通关系统安全水平SL随快速通关安检门槛值 a f 的变化曲线图，安全水平SL随快速通关安检门槛值 a f 的增大，无明显变化规律。 图3. 安全水平SL相对于快速通关门坎值 a f 的数据图 在得知快速通关门槛值 a f 最佳值的条件下，变动输入数值 a s 使得 a f < a s ≤ 1 ，可得到通关旅客平均等待时间W随严格安检门槛值 a s 变化的灵敏度分析数据图。由图4可知，旅客平均等待时间随 a s 增大而变小，在一个很小幅度的上升后，平均等待时间W趋于稳定。在严格安检门槛值 处，可得到平均等待时间W的最小值。 图4. 平均等待时间W相对于严格安检门槛值 a s 的数据图 通关系统的安全水平SL随严格安检门槛值 a s 变化图如数据图5所示。由图5可知，在严格安检门槛值 a s 的在较小的赋值范围时，系统安全水平SL的表现无明显变化；严格安检门槛值 a s 在较大的赋值范围时，通关系统安全水平SL随着增加 a s 的赋值而变小，最终趋近于一稳定值。 图5. 安全水平SL相对于严格安检门槛值 a s 的数据图 通关旅客平均等待时间W相对于常规安检通道的队列阈值 Q n 变化的灵敏度分析如图6所示，我们观察到随着 Q n 赋值的增大，旅客平均等待时间W无明显变化规律。 图7表示通关系统安全水平SL相对于常规安检通道的队列阈值 Q n 赋值变化的灵敏度分析图，可知通关系统安全水平SL无明显变化规律。 通关旅客平均等待时间W随严格安检通道的队列阈值 Q s 变化如图8所示，可知旅客的平均等待时间W随 Q s 增大的过程中，先出现一个小幅的下降，后持续变大。虽然后续增大过程中也存在小幅度减少，但总体还是呈明显的上升趋势。在严格安检通道的可抽调旅客队伍长度 Q s = 3 时，平均等待时间W达到最小值。 图6. 平均等待时间W相对于常规安检通道队列阈值 Q n 的数据图 图7. 安全水平SL相对于常规安检通道队列阈值 Q n 的数据图 图8. 平均等待时间W相对于严格安检通道队列阈值 Q s 的数据图 通关系统安全水平SL随严格安检通道队列阈值 Q s 变化如图9所示，在变动 Q s 赋值的情况下，系统安全水平SL无明显变化趋势。 图9. 安全水平SL相对于严格安检通道队列阈值 Q s 的数据图 通关旅客平均等待时间W随进入常规安检通道的抽样概率 P n 变化如图10所示，可知旅客的平均等待时间随 P n 的变化，无明显变化趋势。 图10. 平均等待时间W相对于进入常规安检通道的抽样概率 P n 的数据图 通关系统安全水平SL随进入常规安检通道的抽样概率 P n 变化如图11所示，可知安全水平SL随 P n 变化，无明显变化趋势。 平均等待时间W随进入严格安检通道的抽样概率 P s 变化图如图12所示，可知平均等待时间W随 P s 的变大，整体呈现下降趋势。在进入严格安检口概率 P s = 92 % 时，可得到平均等待时间W的最小值。 图11. 安全水平SL相对于进入常规安检通道的抽样概率 P n 的数据图 图12. 平均等待时间W相对于进入严格安检通道的抽样概率 P s 的数据图 通关系统安全水平SL随进入严格安检通道的抽样概率 P s 的数据图表如图13所示，可知安全水平SL随进入严格安检口概率 P s 的变动，无明显影响趋势。 4.3. 实验数据分析总结 从上一小节的实验数据分析图2至图13，可以得知并非六个决策变量都能对系统表现指标W产生明显影响，其中决策变量 a f 、 a s 、 Q s 和 P n 对平均等待时间W的影响变化有明显的趋势。例如随着快速通关门槛值 a f 的变大过程中，平均等待时间W在呈现一个小幅度的下降趋势后持续上升，随后上升趋势逐渐减缓，平均等待时间W在 a f 赋值为0.015时，有最小值3.5621。在严格通关门槛值 a s 变化过程中，W随着 a s 的变大，呈快速下降趋势，在 a s 赋值为0.17时，下降趋势迅速停止后，呈缓慢下降趋势，中间有出现一个小幅度上升趋势，后W的值逐渐趋近于一个平稳值。在设置 a s 值为0.62时，平均等待时间W达到最小值3.5620。 图13. 安全水平SL相对于进入严格安检通道的抽样概率 P s 的数据图 在严格安检可抽查队列阈值 Q s 的变化过程中，平均等待时间W先缓慢下降，后整体呈缓慢上升趋势，在设置叁数 Q s 取值为3时，存在平均等待时间W最小值3.3942。进入常规安检通道的抽样概率 P n 在变大过程中，W呈先下降后上升，后持续下降趋势。在 P n 赋值为92%时，存在平均等待时间W最小值3.3192。对于 Q n 与 P n ，从变化图中看不出明显的变化趋势，暂定其对W不造成影响。 另一方面，只有一个决策变量造成另一个系统表现指标SL明显的影响趋势。当严格安检口门槛值 a s 取值为0.59时，系统安全水平SL开始出现下降趋势，随着 a s 的变大，SL下降趋势逐渐变缓，最终趋近于一个平稳的值。与严格安检口门槛值 a s 相比较，另外5个决策变量对安全水平SL无明显的影响关系。