朱亚强
摘 要：本文以研究芝加哥奥黑尔国际机场为例，利用蒙特卡洛随机数算法找出机场安检过程中的瓶颈部分，绘制了停留时间方差的差分图像来比较方差。考虑均值和方差，得出结论：预检验的瓶颈是ID检查，而常规的瓶颈是X射线。该算法可普及推广至研究其他机场、火车站等安检过程的瓶颈所在。
关键词：蒙特卡洛 随机数 算法 等待时间 机场安检
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）04（b）-0028-02
1 问题背景
自从2011年的911恐怖事件之后，机场的安全问题得到了极高程度的重视。同时，芝加哥的奥黑尔国际机场事件，反映了旅客对等待时间的要求。因此，识别出安检过程中的瓶颈部分，是研究在减少等待时间的同时保持相同的安全和安全标注的安检方案的必要前提。
2 模型的建立
整个安检流程可看成两个M/M/C安检过程，即M/M/C→M/M/C。
可得出队长Lq，平均队长L和时间的表达式，如表1所示。
区域A：乘客在抵达安检口并排队等待安检员检查他们的身份证与登机文件时。
区域B：乘客进行安全检查的区域。
3 蒙特卡洛算法求解瓶颈
旅客到达机场的时间间隔，以及接受安检的时间间隔均服从指数分布，利用上文中的模型，通过蒙特卡罗仿真分析，针对预检查和常规检查各模拟1000名旅客安检的流程，分别计算出他们在区域A和区域B内滞留时间的方差，绘制出两个方差的差值的图像如图1所示。
旅客在Zone A的滞留时间的方差为S2A，在区域B的滞留时间的方差为S2B，在该图像中，横坐标为仿真次数，纵坐标为上述两个方差的差值ΔS2。
令ΔS2=S2B-S2A，以此为判断问题区域所在的重要指标。通过图像可看出，对于Pre-check Pax，大多数ΔS2处于零的上方，因此，我们认为在Zone A处不确定因素对平均滞留时间的影响较大，问题区域出现在Zone A；对于常规检查Pax，ΔS2大多处于零的下方，我们认为在区域B处不确定因素对平均滞留时间影响较大，问题区域出现在区域B。
4 结语
通过蒙特卡罗仿真模拟发现预检查通道旅客在区域A平均滞留时间的方差较大，常规检查通道在区域B内平均滞留时间的方差较大。在某一区域内的滞留时间方差较大，说明此区域内的环节不确定因素对系统的稳定性影响很大，会使该流程的时间变长，因此是问题区域。
综合考虑期望和方差，确定了两类安检通道的问题区域。对于预检查通道，身份验证窗口开放较少，限制了区域A的旅客吞吐量，所以我们认为此处为安检流程的瓶颈；对于常规检查通道，区域B包括毫米波扫描、X光和脱鞋和皮带等，在这里认为毫米波扫描与X光同时进行，毫米波扫描的时间普遍小于X光的时间，所以，在识别瓶颈的问题中，我们只考虑X光所用的时间，在X光检查中，在确保安检达到的安全效果前提下，检查所用的时间会根据旅客所携带的物品不同而发生改变，因此，常规检查通道的瓶颈出现在X光处。
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