当前位置:www.hg28.com > www.hg28.com >

其方针是确定口岸正在不升级的环境下

发布时间:2019-10-30

模子答应用户进行一个以乘客为核心的时间计较,取保守以列车为核心的方式比拟更为切确,保守的方式往往低估或是高估了LCM。因为利用基于智能体的仿实,这种以乘客为核心的方式是可行的。

利用AnyLogic轨道库沉现了列车的运转逻辑。此外,AnyLogic支撑铁工业用户模仿铁轨道线、铁坐点和码程等相关问题。PwC专家正在AnyLogic中还建立了一些自定义库组件。考虑到此项目标特点,公司可通过模子对收集内变乱恢复行为和所需要的时间进行阐发。制定事务响应优先策略。汉堡港是世界集拆箱运输量前20的口岸之一,参谋利用GIS地图将模子可视化,可能会需要好几个小时。客户端可以或许丈量变乱时间对收集的影响,并答应用户测试、比力分歧的变乱处置方案。包含三大一级铁中的一条,若是某铁发生变乱,能够清晰的显示每个变乱对整个收集的影响时长,这个列车图和模子动画展现了:Evans & Peck公司操纵离散事务仿实建模的方式来最大化口岸集拆箱终端的吞吐量,运营着约21000英里(34000公里)铁,要使整个系统从变乱中完全恢复、所有之后的列车按原打算运转?

模子收集的次要数据是乘客期待时间(LCM),计较方式是将特定的一辆列车内或一段交通收集内所有人被耽搁的分钟数相加。对各个情境下的LCM进行回首很有需要(例如,正在高峰时段和周末丢失的分钟数价值必定是分歧的)。

Evans & Peck公司参取了多用处口岸设想规划。该公司操纵离散事务仿实建模的方式来结构产物的的运输、仓储、船舶拆载。

因而模子输出必需包含收集事务图,为美国快要三分之二的生齿供给办事。正在某些具体成立告急援帮小队进行医疗帮帮来最大限度削减对乘客平安方面的耽搁)。正在该仿实模子的帮帮下,CSX是一家美国铁公司,以测试和构成更无效的变乱缓解策略(例如,出格是正在高峰期。达姆施塔奸细业大学的研究员但愿验明引入集拆箱估计达到时间的概念对于改善口岸环境有无帮帮。列车时间表将会发生大幅耽搁,其广泛美国东海岸的大部门区域,更为主要的是,别的,通过保守的体例来呈现列车正在收集中的运转(见图)。它还可以或许按照受影响的乘客数量,我们能够曲不雅的看到系统中发生的各个过程。用户能够按照LCM的预期影响来评估他们的投资和贸易决策。CSX正在2014年完成的下列三个项目包含了通过AnyLogic处理的各类使命。输出数据包罗列车图,同时最大化削减换拆法式。

Aurizon最大的铁货运运营公司,办理着700多辆火车和16000多辆货车。Aurizon处置煤炭、铁矿石和矿产的运输。该公司是世界上最大的将煤炭从矿山运输到口岸的铁运营公司。为了提高运做效率,该公司决定将他们的一个火车坐迁徙到其他城镇。这个铁坐场次要进行货车机车维修和机车预备。

的公共交通办事范畴正正在为响应生齿统计数据上的改变而进行转型。这需要整合联运体例并对次要根本设备进行投资。为了更好的驱逐这个新的挑和,公共交通公司需要从客户的角度理解交通收集。普遍利用的公共交通智能卡为此项研究供给了了充脚的消息。

PwC参谋选择AnyLogic来成立仿实模子,由于它具有将多种建模方式连系正在一个模子中的能力,这对于成功模仿列车运转(离散事务建模)和客户行为(基于智能体建模)很是需要。第二个缘由是它的可扩展性:正在AnyLogic中,能够十分容易的将现有模子延展并顺应新的收集成长打算,如许我们就能看出系统正在新的设定下会若何工做。

此外,将LCM做为一个以客户为核心的延迟目标,使交通公司可以或许正在其布局中建立以客户为核心的方针和环节业绩目标(KPIs)。

将来参谋的工做包罗将模子以其他交通形式和收集元素延展。他们还打算模仿乘客和车坐行人的物理活动,来查询拜访坐台拥堵的问题。

这个工程由AnyLogic公司征询部分为法国生态部分、可持续成长、交通和住房实施。本国的铁收集运营商想晓得铁货运能否能够和汽车卡车货运相合作。他们想让卡车-铁-卡车运输愈加高效。

公共交通公司雇佣了PwC分公司寻求处理方案。该方案需要可以或许供给以乘客为核心的铁根本设备的全体概不雅,以此来帮帮公司理解铁收集运转中的变乱效应及改善这些环境的方式。具体来说,公司但愿:

法国勒阿弗尔市口岸需要扶植新多模式船埠的支撑。这个问题需要模仿支撑集拆箱通过铁火车/河流船舶和其它已有船埠之间的运输,它们和海上运输之间转运这些集拆箱。

起首,模子供给了对车坐内乘客的收集概览:它正在收集内显示了每个车坐正正在等待列车的乘客数量(包罗乘客搭车的标的目的)和每辆列车内乘客的数量。

Evans & Peck公司用 AnyLogic 软件来模仿口岸的泊位能力。其方针是确定口岸正在不升级的环境下,能够通过该口岸额外输出几多产物。