دولة من بين الفن تحليل حركة المرور

تم تقديم هذه الورقة في لوسيرن 2010 ، المؤتمر الدولي لتقنيات النقل العمودي ونشر لأول مرة في كتاب IAEE Elevator Technology 18 ، الذي حرره A. Lustig. إنها إعادة طبع بإذن من الرابطة الدولية لمهندسي المصاعد (موقع الكتروني: www.elevcon.com). هذه الورقة هي إعادة طباعة دقيقة ولم يتم تحريرها بواسطة ELEVATOR WORLD.

طريقة بسيطة وموثوقة لتحليل حركة المرور على أساس المحاكاة.

الملخص

في الأيام السابقة ، استندت تحليلات حركة المرور لتصميم مجموعات المصاعد إلى افتراضات بسيطة: ظروف حركة المرور الصباحية الذروة وأنظمة الإرسال التقليدية. من المعروف أنه يجب إعادة النظر في كلا الافتراضين اليوم: يجب أن تتكيف التحليلات أيضًا ، على سبيل المثال ، مع ظروف حركة المرور في وقت الغداء وأنظمة التحكم في الوجهة. لذلك ، يتم الآن استخدام طرق المحاكاة على نطاق واسع. ومع ذلك ، هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها تطبيق عمليات المحاكاة ، والتي قد تكون مربكة. نناقش الاختلافات في الأساليب المختلفة ونقدم طريقة لتحليل حركة المرور بناءً على عمليات المحاكاة التي تتسم بالبساطة والموثوقية قدر الإمكان.

1. مقدمة

1.1 الهدف من تخطيط المصعد

يتضمن تخطيط المباني الكبيرة ، من بين أشياء أخرى كثيرة ، التصميم المناسب لنظام المصعد. يجب أن تكون المصاعد قادرة على نقل جميع الركاب بمستوى خدمة معقول ، وكذلك في ساعات الذروة. إذا لم يكن هناك ما يكفي من المصاعد ، فإن الركاب يواجهون فترات انتظار طويلة أو سيضطرون إلى الوقوف في طوابير في ساعات الذروة ؛ من ناحية أخرى ، قد يكون الكثير من المصاعد مضيعة للمساحة والمال. لذلك ، من الضروري أن تعرف قبل البناء كيف سيعمل نظام مصعد معين في ظل ظروف مختلفة: ما هي قدرة المناولة القصوى لنظام المصعد في حالة مرور معينة ، مثل وقت مبكر أو غداء؟ ما هي أوقات الانتظار لمعدل وصول معين للركاب وحالة مرور معينة؟

1.2 مجال جديد لتخطيط المباني

منذ إدخال Miconic 10® للتحكم في الوجهة في Schindler في عام 1996 ، شهد تخطيط النقل الرأسي في المباني تغييرًا جذريًا. لم يغير التحكم في الوجهة النماذج الخاصة بكيفية استخدام المصاعد فحسب ، بل أدى أيضًا إلى تغيير طريقة تخطيط المباني. نحن لا نرى فقط كفاءة أعلى بكثير لأنظمة المصاعد وتخطيطات المباني التي لم تكن ممكنة من قبل. الآن ، يمكن لمجموعة التحكم في المصعد نفسها أن تحدث فرقًا بين "يعمل" و "لا يعمل". تختلف جودة الخدمة اختلافًا كبيرًا من مجموعة تحكم إلى أخرى - لم يكن الاختلاف كبيرًا كما هو الحال اليوم.

أدوات التخطيط السابقة تستند إلى حقيقة أن جميع عناصر التحكم قدمت بشكل أساسي نفس الأداء ، ويمكن تطبيق معادلة بسيطة لحساب الذروة. في الوقت الحاضر ، لا تؤدي الحسابات البسيطة إلى أي شيء: حتى إذا كان من الممكن وصف أداء نظام تحكم متقدم في الوجهة ببعض الصيغ ، فسيكون ذلك عديم الفائدة لأي عنصر تحكم آخر. ومع ذلك ، إذا تم تصميم المبنى بناءً على بعض الحسابات ، فسيكون إما أن يحتوي على عدد كبير جدًا أو قليل جدًا من المصاعد - مضيعة للمال ولن يطلق عليه اسم "التخطيط".

1.3 المشكلة الرئيسية في معظم تحليلات المرور

اليوم ، تُستخدم عمليات المحاكاة على نطاق واسع لتحليلات حركة المرور ، حيث تم الاعتراف بشكل عام بأن هذا ضروري. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تطبيق طرق المحاكاة بشكل سيء للغاية. تأتي المشكلة الرئيسية من حقيقة أن النتائج غالبًا ما تفتقر تمامًا إلى الملاءمة الإحصائية - لم يتم النظر في نقاط بيانات كافية للتقييم. على الرغم من أن هذه المشكلة معروفة منذ فترة طويلة بشكل عام وأيضًا في صناعة المصاعد بشكل خاص ، إلا أنه يتم تجاهلها على نطاق واسع. الغرض الرئيسي من هذه المقالة هو معالجة هذه المشكلة.

1.4 نطاق هذه المادة

على الرغم من أن تخطيط المصعد ليس تافهًا على الإطلاق ، إلا أن الخطوة الفعلية لإنتاج نتائج مؤهلة من خلال تحليلات حركة المرور لا تحتاج إلى أن تكون مفرطة التعقيد وغامضة وعرضة للخطأ. تمت مناقشة طرق مختلفة في الماضي ، ولكنها بدلاً من ذلك أضافت مزيدًا من الارتباك بدلاً من البصيرة. الهدف من هذه المقالة هو شرح المتطلبات الأساسية لتحليلات حركة المرور ولماذا نرى تباينًا كبيرًا في النتائج من طرق مختلفة. علاوة على ذلك ، نناقش كيف يتم إجراء تحليلات حركة المرور بشكل مفضل. نحن لا ندعي أن أساليبنا جديدة ؛ في المقابل ، تم تطبيقها بنجاح داخل Schindler الآن لسنوات. علاوة على ذلك ، تم التعرف على عناصر أساليبنا ومناقشتها من قبل ؛ ومع ذلك ، لم يكن هناك عرض متماسك حتى الآن ، وتهدف هذه المقالة إلى سد هذه الفجوة.

2. مبادئ ومتطلبات التحليلات المرورية

مبادئ 2.1 العامة

في سياق هذا المقال نعتبر مجموعة من المصاعد والركاب يستخدمون هذه المجموعة. نفترض أن مجموعة المصاعد محددة تمامًا ، على سبيل المثال من حيث السعة القصوى للسيارة ، وأوقات فتح الباب وإغلاقه ، وسرعة القيادة ، والتسارع والارتجاج ، إلخ. أيضًا ، يجب أن يكون التحكم في مجموعة المصعد متاحًا (انظر أيضًا المناقشة في القسم 2.3 ). عادة ما يشار إلى متطلبات الركاب بحركة المرور ؛ عادةً ما تكون هذه قائمة بمكالمات الركاب ، يتم تحديد كل مكالمة حسب وقتها ومصدرها ووجهتها. علاوة على ذلك ، يجب تحديد المدة التي يستغرقها الراكب للصعود إلى السيارة أو النزول منها ؛ عادة ، يتم أخذ ثانية واحدة لكل شخص في الاعتبار.

تتطلب مسألة ما هي حركة المرور التي ينبغي النظر فيها خبرة ، والتي ستكون أبعد من هذه المقالة للمناقشة بالتفصيل. بشكل عام ، يؤخذ في الاعتبار عدد سكان المبنى وتوزيعه لكل طابق ، بالإضافة إلى الوظائف الخاصة في المبنى مثل المطاعم أو أماكن وقوف السيارات. بناءً على هذا التوزيع للسكان ووظائف المبنى ، يتم إنشاء تدفقات حركة المرور ، اعتمادًا على الوقت من اليوم.

بالنظر إلى جميع المواصفات المذكورة أعلاه ، يجب أن يطبق تحليل حركة المرور طريقة يجب أن تجيب على الأسئلة الرئيسية ، والتي يمكن أن تكون: ما هي قدرة المعالجة القصوى لنظام المصعد لحالة مرور معينة؟ ما هي أوقات الانتظار لمعدل وصول معين للركاب وحالة مرور معينة؟

2.2 الكشف عن التشبع

سيخدم كل نظام مصعد الركاب جيدًا إذا استخدم عدد قليل من الركاب المصاعد. مع وصول المزيد والمزيد من الركاب ، ستزداد أوقات الانتظار. عند نقطة معينة سيتشبع النظام وتحدث قوائم انتظار ، وهو موقف غير مرغوب فيه وغير مرغوب فيه. يجب أن يكتشف تحليل حركة المرور التشبع ، ومع ذلك ، فإن معظم الطرق غير قادرة على القيام بذلك بشكل موثوق ، كما سنناقش في ما يلي.

من أجل الوضوح ، نضيف بعض المفاهيم الفنية والتفسيرات المتعلقة بموضوع التشبع.

معدل الوصول هو معدل تكرار مكالمات الركاب ، ويتم قياسه تقنيًا عن طريق حساب عدد المكالمات خلال فترة زمنية أطول ، ثم يتم التعبير عنه كمتوسط ​​عدد المكالمات لكل 5 دقائق.

نقول إن نظام المصعد يتشبع عندما لا يتمكن جميع الركاب ، بالنسبة لنظام الزر التقليدي لأعلى ، من ركوب أول سيارة مصعد قادمة تخدم اتجاههم أو ، بالنسبة لنظام التحكم في الوجهة ، لا يتلقى جميع الركاب تخصيصًا فوريًا المصعد الذي سيخدمهم عند الوصول التالي في طابق الاتصال.

طالما لا يوجد تشبع ، يتم تقديم جميع الركاب كما هو متوقع ؛ في هذه الحالة ، يكون معدل الوصول هو أيضًا تواتر الركاب الذين يتم تقديم الخدمة لهم ، وهو ما نسميه سعة المناولة.

تعتبر سعة المعالجة القصوى لنظام المصعد هي أعلى معدل وصول بدون تشبع. وتجدر الإشارة إلى أن سعة المناولة القصوى تعتمد على حالة حركة المرور ، على سبيل المثال ، أوقات الذروة الصباحية ووقت الغداء وما إلى ذلك. بدون تعريف دقيق لحركة المرور ، لا معنى لتحديد قدرة معالجة قصوى.

2.3 واقعية وموثوقة

كما تمت مناقشته في القسم 1.2 ، فإن عناصر التحكم في مجموعة المصاعد لها تأثير كبير على قدرة المناولة وجودة الخدمة. لذلك ، يجب أن يعكس التحليل الواقعي لحركة المرور التحكم الفعلي في مجموعة المصعد: لا توجد طريقة أخرى لتشغيل عمليات المحاكاة التي تستخدم خوارزميات التحكم الفعلية لمجموعة المصعد.

علاوة على ذلك ، يجب أن تكون نتائج تحليل حركة المرور موثوقة ، مما يعني أن النتائج قابلة للتكرار وغير متحيزة. يتم تحدي قابلية التكاثر من خلال العشوائية ، والتي تعد عنصرًا مهمًا في عمليات المحاكاة. سنرى أنه ليس من الصعب التعامل مع هذا بمجرد فهم المشكلة. ببساطة ، يجب أن يكون متوسط ​​التباين من خلال النظر في مجموعة كبيرة بما فيه الكفاية من نقاط البيانات النموذجية.

أخيرًا ، لأسباب عملية ، يجب أن يكون تحليل حركة المرور بسيطًا قدر الإمكان ، ولا يتطلب خطوات معقدة غير ضرورية.

3. الأساليب القائمة على المحاكاة

مبادئ 3.1 العامة

تشترك جميع عمليات المحاكاة لتحليلات حركة المرور في أنها تصمم المصاعد والركاب بواسطة البرامج. تتغير حالة المصاعد والركاب ، على سبيل المثال موقعهم في المبنى ، باستمرار مع مرور الوقت. تبدأ المحاكاة عادةً بمصاعد فارغة ، على سبيل المثال متوقفة في الطابق الأرضي. بدءًا من أول ثم جميع الركاب الذين تم تصميمهم على غرار المزيد ، يتم إجراء المكالمات وتخصيصها للمصاعد ، بناءً على التحكم الحقيقي للمجموعة. تعمل Eleva-tors على تشغيل الأبواب والانتقال من أرضية إلى أرضية في النموذج كما تفعل في الواقع. عادة ، تتوقف المحاكاة عند تقديم الخدمة للراكب الأخير وتكون جميع المصاعد في وضع الخمول مرة أخرى. أثناء المحاكاة ، تتأكد الساعة التي تمثل الوقت من أن جميع الأحداث في الوقت والسرعة الصحيحين.

3.2 توليد المكالمات

في حين أن سلوك المصاعد عادة ما يكون حتميًا ، إلا أن مكالمات الركاب يتم إنشاؤها عن قصد باستخدام العشوائية. يتم ذلك ليعكس الوضع الحقيقي في المبنى: بينما تتكرر خصائص حركة المرور اليومية مثل متوسط ​​معدلات الوصول أو التوزيع النسبي للمكالمات لكل طابق على الأقل إلى حد ما ، يصل الركاب بتسلسل مختلف وفي أوقات مختلفة كل يوم . لذلك ، بمجرد اختيار خصائص الحركة العامة بناءً على الخبرة ، يتم إنشاء تسلسل المكالمات الفعلي بشكل عشوائي كما هو في الواقع. وهذا يعني أنه لا ينبغي إجراء المكالمات على فترات زمنية محددة ، على سبيل المثال ، ولكن باتباع ما يسمى بعملية بواسون ، والتي يُعرف عنها أنها نموذج جيد لوصول الركاب المستقلين ؛ انظر الشكلين 1 و 2 للحصول على الرسوم التوضيحية.

تتطلب عملية توليد المكالمات التي ليست عملية بواسون على الأقل تبريرًا ومن المتوقع أن تؤدي إلى نتائج متحيزة. عندما لا يتم إجراء المكالمات بشكل عشوائي ولكن بدلاً من ذلك في أوقات محددة ، فليس من الصعب الحصول على نتائج جيدة المظهر. نفترض ما يلي أنه يتم تطبيق عملية بواسون.

بالإضافة إلى توزيع أوقات المكالمات ، يجب أيضًا تحديد أصل ووجهتها للمكالمات بشكل عشوائي ، حيث يعتمد احتمال الطابق على توزيع السكان في المبنى.

3.3 قانون الأعداد الكبيرة

لا يعني العنصر العشوائي في أحدث الأساليب المستخدمة لتحليل حركة المرور أن النتائج لن تكون موثوقة. في المقابل ، تم التعرف مبكرًا على أن عينات كبيرة من البيانات قد تؤدي إلى نتائج أكثر دقة.

There exist several very old sources of such observations, e.g. one from the Greek historian Thucydides (c. 460 BC - c. 395 BC). It took a long time to develop a theory of statis-tics, and it was the Swiss mathematician Jacob Bernoulli (1654 - 1705) which gave a first proof of what is called today the law of large numbers.

قانون الأعداد الكبيرة هو نظرية رياضية. تنص على أنه مع وجود المزيد والمزيد من نقاط البيانات في الإحصائيات ، تقترب القيمة المتوسطة من قيمة معينة ، أي تصبح العشوائية غير ذات أهمية أكثر فأكثر. للتوضيح ، نوضح في الشكل 3 متوسط ​​وقت الانتظار لعدد متزايد من الركاب ؛ بالنسبة لعدد صغير من الركاب ، هناك تباين كبير في متوسط ​​فترات الانتظار ، في حين أنه لا يوجد أي اختلاف تقريبًا بالنسبة لعدد أكبر.

يسمح قانون الأعداد الكبيرة والنظريات الإضافية من الإحصائيات بتنبؤات دقيقة بمدى موثوقية نتائج المحاكاة. كقاعدة عامة ، يتم مضاعفة دقة النتائج عندما يتم زيادة عدد نقاط البيانات بمعامل أربعة: بالنسبة لتحليلات الحركة القائمة على معدل وصول ثابت ، يكون متوسط ​​نتائج وقت الانتظار لفترة محاكاة مدتها ساعتان ضعف دقة النتائج لمدة 2 دقيقة فقط.

الحالات الخاصة والمهمة هي حالات التشبع (انظر القسم 2.2). هناك ، لا ينطبق قانون الأعداد الكبيرة عند بناء قوائم الانتظار وتعتمد القيم الإحصائية على مدة المحاكاة. ومع ذلك ، فهذه ليست مشكلة: نظرًا لأن التشبع يمثل موقفًا غير مرغوب فيه ، فإن النتائج المقابلة ليست ضرورية للتقييم الإحصائي - في الواقع ، سيكون هذا بلا معنى ومضلل.

3.4 بعض الأمثلة على الأساليب القائمة على المحاكاة

الأمثلة التي تمت مناقشتها في هذا القسم هي جميع الحالات النموذجية الموجودة في صناعة المصاعد. نعطي مؤشرات متى ولماذا لا ينبغي اتباع هذه الأمثلة. تمت مناقشة طريقتنا المقترحة والمثبتة في الفصل 4.

المشكلة الرئيسية التي يمكن أن تحدث مع عمليات المحاكاة هي أن النتائج تبدو مختلفة للغاية على الرغم من أنها يجب أن تستند إلى نفس الافتراضات. في الواقع ، تأتي بعض الاختلافات من طرق المحاكاة. هذا غير ضروري ويجب تجنبه. بسبب قانون الأعداد الكبيرة ، نعلم أنه من الضروري مراعاة عدد كافٍ من الركاب للنتائج. سنناقش أيضًا المزيد من المشكلات التي تأتي مع بعض أساليب المحاكاة الضعيفة. العناصر الفنية للمناقشة التالية ليست جديدة وقد تم التطرق إليها جزئيًا في العروض التقديمية من مصادر مختلفة ؛ ومع ذلك ، لا يزال هناك تفسير واضح لسبب تفضيل بعض الأساليب وتجنب البعض الآخر.

3.4.1 معدل الوصول الثابت

تمثل عمليات المحاكاة بمعدل وصول ثابت أسهل حالة. هنا ، يتم تعيين معدل الوصول المقصود على قيمة ثابتة ويتم الاحتفاظ به خلال فترة المحاكاة بأكملها (انظر الشكل 4). كما تمت مناقشته من قبل ، يجب تطبيق عملية بواسون ؛ هذا يؤدي بطبيعة الحال إلى اختلاف في معدل الوصول الفعلي. لذلك ، عند تقييم المحاكاة ، يجب حساب العدد الفعلي للركاب والإبلاغ عنه في نتائج حركة المرور.

وفقًا لقانون الأعداد الكبيرة (انظر القسم 3.3) ، ستؤدي فترة المحاكاة الأطول إلى نتائج أكثر دقة. بالطبع ، هذا ليس صحيحًا عند اختيار فترة تقييم قصيرة ، على سبيل المثال ، عندما يتم أخذ 30 دقيقة فقط من محاكاة طويلة في الاعتبار للنتائج. وبالمثل ، يتم تقليل الدقة عند النظر فقط في بعض الركاب (على سبيل المثال ، جميع المكالمات من طابق معين).

كقاعدة عامة ، يجب استبعاد الشروط الخاصة والمواتية في بداية ونهاية المحاكاة من النتائج ، أي لا يتم أخذ الركاب المطابقين في الاعتبار في النتائج. نوصي باستبعاد أول 15 دقيقة من المحاكاة ، لأن كل السيارات فارغة في البداية وعادة ما تكون في الطابق الأرضي. لذلك ، سيختبر الركاب الأوائل فترات انتظار وسفر قصيرة ، وقد لا يتم توزيع المصاعد في المبنى لأنها نموذجية لحالة المرور المختارة. يجب أيضًا استبعاد نهاية المحاكاة: عندما لا يتم إعطاء المزيد من المكالمات ، سيختبر الركاب الأخيرون سفرًا أسرع. نوصي إما باستبعاد جميع الركاب الذين لم يصلوا إلى وجهتهم في وقت آخر مكالمة ، أو أبسط ، لاستبعاد آخر 5 دقائق من المحاكاة عندما يصل جميع الركاب إلى وجهتهم خلال ذلك الوقت.

يعد استخدام معدل وصول ثابت فكرة جيدة: ما يتم القيام به أمر بسيط وواضح. ومع ذلك ، يمكن أيضًا مع هذا النوع من المحاكاة إنتاج نتائج لا معنى لها. لقد رأينا في كثير من الأحيان أنه تم ضبط وقت المحاكاة على 15 دقيقة وأن التقييم لم يستبعد البداية أو النهاية. من خلال هذا ، على سبيل المثال ، كان متوسط ​​فترات الانتظار أصغر بكثير مما هو عليه في المدى الطويل. ومن المفارقات ، أن مثل هذه المحاكاة تتكرر على سبيل المثال 10 مرات "من أجل متوسط ​​الأخطاء". بالطبع ، الأخطاء المنهجية تتكرر فقط. نوصي الجميع بإجراء التجربة ومعرفة الفرق في النتائج التي تم الحصول عليها من محاكاة واحدة تعمل 10 × 15 = 150 دقيقة ، باستثناء أول 15 دقيقة وآخر 5 دقائق.

3.4.2 الزيادة المستمرة

يتمثل أحد أهداف تحليلات حركة المرور في العثور على أقصى سعة معالجة لحالة مرور معينة. من السهل جدًا التوصل إلى طريقة محاكاة تأخذ هذه الفكرة: يزداد معدل الوصول باستمرار مع تقدم الوقت (انظر الشكل 5).

شريطة أن تكون الزيادة بطيئة ، تعمل هذه الطريقة بشكل جيد إلى حد ما طالما أن النظام ليس قريبًا من التشبع. ومع ذلك ، فإن الطريقة ضعيفة نوعًا ما لتحديد سعة المعالجة القصوى أو من أجل العثور على قيم موثوقة قريبة من التشبع. يأتي هذا من المشكلات الثلاث التالية:

1. كل نظام قريب من التشبع أو في حالة تباين كبير ، أي أن أوقات الانتظار موزعة من صغير إلى كبير جدًا. لذلك ، هناك حاجة إلى فترة تقييم طويلة للحصول على تدابير موثوقة.
2. الطريقة منحازة ، أي أن أرباح كل مسافر في وقت المكالمة كانت أقل في السابق. مع زيادة معدل الوصول بشكل أسرع أيضًا يصبح التحيز أكبر ، وقد تصبح النتائج متفائلة.
3. تميل فترات التقييم إلى أن تكون قصيرة. عادةً ما تكون الزيادة المحددة أكبر من أن تكون فترات التقييم أطول من 30 دقيقة ، أو يصبح التحيز خلال فترات التقييم أكبر.

إجمالاً ، هناك فرصة كبيرة لتفويت نقطة التشبع الفعلية والإبلاغ عن قدرة معالجة قصوى مرتفعة للغاية. ومع ذلك ، هذا تناقض مع الفكرة الأصلية للطريقة. علاوة على ذلك ، عادةً ما يتم اختيار فترات تقييم قصيرة جدًا ، مما يؤدي إلى تباين كبير في النتائج إن لم يكن لقيم متحيزة.

3.4.3 زيادة تدريجية

هناك طريقة أخرى تشبه إلى حد ما الزيادة المستمرة وهي المحاكاة عن طريق الزيادة التدريجية: يتم أولاً الحفاظ على معدل الوصول ثابتًا عند القيمة الأولى ، ثم عند القيمة الأعلى التالية لنفس الوقت ، وما إلى ذلك (انظر الشكل 6).

يمكن للمرء أن يعتبر هذا مزيجًا من معدل الوصول الثابت والزيادة المستمرة. ومع ذلك ، لوحظ أن التطبيقات العملية سخيفة تقريبًا: يتم الاحتفاظ بالخطوات لمدة 5 دقائق فقط ، ويبلغ إجمالي وقت المحاكاة حوالي 60 إلى 90 دقيقة ؛ عندما يتم الحصول على النتائج من إحدى الخطوات ، فإنها تستند إلى فترة زمنية قصيرة جدًا. ولكن أيضًا إذا تم تطبيق فترات زمنية أطول ، فإن الطريقة تعاني من جميع المشكلات التي تمت مناقشتها أعلاه:

1. القيم القريبة من التشبع أو في حالة التشبع غير موثوقة.
2. الطريقة منحازة ، على سبيل المثال عندما يتم تقييم فترة زمنية ذات معدل وصول ثابت ، تتأثر القيم بالخطوات قبل وبعد هذه الفترة الزمنية.
3. تميل فترات التقييم إلى أن تكون قصيرة.

باختصار ، تبدو هذه الطريقة واعدة أكثر مما هي عليه الآن.

حتى عند تطبيقها بخطوات طويلة جدًا ، لا توجد ميزة مقارنة بالطريقة التي نناقشها في الفصل الرابع.

3.4.4 الذروة وملامح اليوم

طرق المحاكاة الشائعة هي تلك التي تحاول أن تكون واقعية جدًا: قمم من أنواع مختلفة (للرسوم التوضيحية انظر الشكل 7) أو ملفات تعريف حركة مرور غير ثابتة أخرى (انظر الشكل 8) ، على سبيل المثال ملفات التعريف التي تمثل يومًا كاملاً من حركة المرور.

هذه الأساليب ليست معقدة بشكل غير ضروري فقط بسبب جميع البيانات المطلوبة لتعريف المحاكاة بمرور الوقت ، بل إنها أيضًا مضللة فيما يتعلق بكونها واقعية - فهي عادة إما غير واقعية للغاية (القمم المصممة كما في الشكل 7) أو محددة للغاية (كما في الشكل 8) ليتم تطبيقها على مشروع مختلف عن ذلك الذي تم جمع البيانات منه. ومع ذلك ، فإن أكبر العوائق هي: 

• غالبًا ما تكون فترات التقييم قصيرة جدًا وتفتقر النتائج إلى الأهمية الإحصائية.
• هذه الطرق غير مجدية لإيجاد قدرة التعامل القصوى لنظام المصعد.
• التوليد الفعلي لحركة المرور ليس سهلاً عندما يجب أن يكون طبيعيًا كما هو الحال في عملية بواسون. من المحتمل جدًا أن يتم إدخال أخطاء غير مرغوب فيها هنا.
• من المحتمل أن تكون النتائج متحيزة بطريقة أو بأخرى ، لأن اختيار فترة التقييم يؤثر على النتائج.

4. كيفية استخدام المحاكاة في تحليل حركة المرور

4.1 الطريقة

نقدم طريقة تعتمد على المحاكاة ولكنها لا تتأثر بالعيوب التي تمت مناقشتها أعلاه. يستخدم Schindler هذه الطريقة بنجاح منذ سنوات. ربما تم استخدام طرق مماثلة من قبل الآخرين أيضًا. الطريقة بسيطة نوعًا ما:

1. بالنسبة للقيم المختلفة لمعدل الوصول ، قم بإجراء عمليات محاكاة بمعدل وصول ثابت كما هو مقترح في القسم 3.4.1: تستغرق كل محاكاة ساعتين على الأقل ، ويتم استبعاد أول 2 دقيقة وآخر 15 دقائق من التقييم.
2. عندما يتم الكشف عن التشبع ، يتم تجاهل النتائج ولا يتم الإبلاغ عنها. يتم ذلك لأن التشبع غير مرغوب فيه على الإطلاق ، وإدراجها في النتائج سيكون مضللاً (انظر أيضًا القسم 3.3 لمزيد من التفاصيل). يمكن أن تحتوي النتائج على قيم مختلفة ، والتي تم الحصول عليها من عمليات المحاكاة الفردية.

يرجى ملاحظة أن جميع عمليات المحاكاة في سلسلة تتبع نفس حالة حركة المرور ، على سبيل المثال ، السلسلة بأكملها لذروة الصباح ، أو لحالة مرور غداء محددة إلخ. 4.2 مثال

نحن نعتبر مجموعة مصاعد محددة في المبنى ، حيث تم تحليل وظائف السكان والمباني. بناءً على الخبرة ، تم اختيار واحد أو عدة مواقف مرورية لتحليل حركة المرور. بالنسبة لمبنى المكاتب ، قد يشمل ذلك على سبيل المثال حالة مرور محددة في وقت الغداء. لكل حالة من حالات المرور المحددة ، يتم إجراء سلسلة كاملة من عمليات المحاكاة وتقييمها كما هو مذكور في القسم 4.1.

للتوضيح ، نأخذ في الاعتبار التمثيل البياني كما في الشكل 9. لكل محاكاة في السلسلة يمكننا تحديد سعة المعالجة الفعلية (انظر القسم 2.2) وعلى سبيل المثال متوسط ​​وقت الانتظار. يمكن تمثيل النتيجة من كل محاكاة بنقطة موضوعة وفقًا لذلك في الرسم البياني كما في الشكل 9. ويمكن توصيل جميع النتائج بخط من أجل رؤية أفضل. تأتي النتيجة الأكثر دقة من المحاكاة التي تم إجراؤها بمعدل وصول بأقصى سعة معالجة. قد تؤدي زيادة أخرى في معدل الوصول إلى التشبع (انظر القسم 2.2) ؛ بفضل تشغيل المحاكاة الطويل ، تم اكتشاف ذلك ولم يتم تضمين المحاكاة في النتائج.

4. مناقشة

الطريقة كما هو معروض في الفصل 4 هي أبسط وأكثر مباشرة. يمكن تجنب الالتباس فيما يتعلق بتحديد حركة المرور أو تقييم النتائج. والأهم من ذلك ، أنه يتم تجنب عيوب الطرق الأخرى ، لأن هذه الطريقة تستند إلى نظرية آمنة ومثبتة علميًا وعلى خبرتنا الطويلة من الممارسة.

تأتي الطريقة مع جميع الخصائص المرغوبة:

1. يتم تحديد قدرة المناولة القصوى.
2. تعتبر القيم المبلغ عنها موثوقة بقدر ما هو مطلوب - لمزيد من الدقة ، يمكن إجراء عمليات محاكاة أطول.
3. الطريقة غير منحازة بسبب الظروف الخاصة في بداية أو نهاية تشغيل المحاكاة ، أو بسبب التأثيرات التي تأتي مع معدلات وصول غير ثابتة.
4. تتجنب الطريقة التعقيد غير الضروري.

بالإضافة إلى ذلك ، تبين أن لهذه الطريقة أهمية عملية كبيرة عند مقارنتها بالمباني الحقيقية.

5. ملخص

يجب أن تستند أحدث تحليلات حركة المرور إلى عمليات المحاكاة. بفضل قانون الأعداد الكبيرة (انظر القسم 3.3) ، توجد طريقة تعتمد على المحاكاة (انظر الفصل 4) لها جميع الخصائص المفضلة التي نبحث عنها (انظر الفصل 5). ناقشنا أيضًا طرقًا أخرى وأوجه قصور محتملة (القسم 3.4).

بشكل عام ، تتطلب تحليلات حركة المرور الكثير من الخبرة وليست بسيطة على الإطلاق ؛ ومع ذلك ، فإن الخطوة الفنية لإنتاج القيم لمصعد معين وتكوين حركة المرور لا تحتاج إلى أن تكون صعبة أو عرضة للخطأ. تقدم هذه المقالة طريقة صالحة لهذه الخطوة ، مما يجعلها بسيطة وموثوقة. سيساعد اعتماد هذه الطريقة على تقليل الارتباك غير الضروري وتحسين موثوقية نتائج تحليل حركة المرور.

• 

• 

• 

• 

• 

• 

• 

•