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基于排队论的巷道堆垛式立体停车场效率分析  

2016-02-23 21:26:42|  分类: Senior |  标签: |举报 |字号 订阅

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一、巷道堆垛式立体停车场介绍

基于排队论的巷道堆垛式立体停车场效率分析 - Mister.Hu - Mister.Hu(巷里人家)

 

二、排队模型的确定

A/B/N/FCFS

A表示顾客到达规律;B表示服务水平分布。N表示服务台数目。FCFS表示先来先到。

A:一般而言,到达时间服从泊松分布,如有具体的到达数据,可根据数据确定到达交通流的各类指标。确定方法,见附录一:入库交通流分布模型确定。

B:注意,B应当为服务时间分布,即,排队的两辆车接受服务的时间间隔分布函数;而不是内部停放时间分布。对于B的分布,论文中主要以定长分布或负指数分布为主。若从简分析,关键要解决的问题就是,B所对应的参数(即服务效率)该如何确定。

如果AB对应的参数都已经确定,对于M/M/N模型,可参考附录二,得出评价指标值。对于NM/M/1模型,可参考附录三,应注意,混合排队比独立排队具有显著的优越性。即,能采用M/M/N的,就不要采用NM/M/1

三、服务时间的确定

对于巷道堆垛式立体停车场而言,一辆车从车主停放到相应位置至系统最终停车完毕的整个过程所需时间可分为三部分,即升降机升降、台车存取、堆垛机垂直水平移动。计算公式为:

其中:

——转换层位置坐标;

——堆垛机即将到达的泊车位坐标;

——速度一定,堆垛机从一层移动到相邻一层的时间(s);

——速度一定,堆垛机从一列移动到相邻一列的时间(s);

(采用MAX的原因是因为堆垛机可以同时水平和竖直移动。)

可见,对于同一停车系统的每一辆车而言,其服务时间不是相同的,而是与它的起点坐标和终点坐标直接相关。即,上公式中,主要是最后一项是可变的。

因此问题转化为,对于每一辆到达的车,停车场系统如何来确定其的泊车位坐标。这即问题的核心所在,许多论文都有提及与研究,叫做立体停车场的存取策略。

四、存取策略

巷道堆垛式立体车库的存取策略主要包括:存车优先、分区存取、原地待命、随机存取、交叉存取、取车优先、自调整。

存车优先策略:堆垛机完成存取操作后,回到转换层处待命,下辆车到来后可以直接存入,无需等待。优点:若某时间段内连续存车的顾客数量较多,并且车辆到达的时间间隔大于每次存车的服务时间时,就可以大大减少顾客的等待时间。缺点:每次完成存车操作后,堆垛机要回到转换层,增加了堆垛机的行程,同时也增加了能耗。

取车优先策略:堆垛机完成存车操作后,在原地待命;完成取车操作后,回到原取车位待命。有取车命令时,堆垛机直接从该车位运行至指定的取车位。优点:收到取车命令后,堆垛机可以从原取车位直接运行至指定车位,在一定程度上节约了顾客的等待时间;缺点:当取车完成后,堆垛机还需回到原取车位等待,增加了堆垛机的运行行程,能耗增加。

随机存取策略:指堆垛机按照存取指令,随机的对车辆进行存放,系统按照一般路径搜索的方法,分配车位。

分区存取策略:根据车辆存放时间的长短,分别存放在不同的泊车位区域,一般情况下,存放时间长的放置在离转换层较远的区域,存放时间短的放置在离转换层较近的区域,VIP客户单独存放。这样可以根据车辆存放时间有效的利用转换层附近的最佳停车位,减少顾客等待时间,这也是分区存取和随机存取的最大区别所在。

原地待命策略:堆垛机完成存取操作后,在原地等待下次的存取指令。原地待命策略不用进行前期准备工作,但该策略是让车库被动的接受服务。

交叉存取策略:是原地待命策略在存取顺序上的优化。当车库在一定时间内有多项存车和取车任务时,系统按照一定的顺序进行交叉存取,使顾客等待的时间最短。交叉存取策略不遵循FCFS的规则,对一定时间段内的车辆进行存车和取车分组,然后对两组进行交叉服务,具体的存车和取车过程仍然遵循FCFS规则,这样的交叉存取可以减少堆垛机的总行程从而减少服务时间。

自调整存取策略:在存取车辆不多时,堆垛机利用空闲,对车辆的泊车位进行调整,原则为存放时间长的放在离转换层远的位置,即将来取的车辆放置在转换层附近的易取位置。

应注意,不同的存取策略会导致完全不同的服务水平。而不同的服务水平,直接决定了停车场的排队效率。至此,我们可以得出计算某个立体停车场排队参数所需要的前期输入数据。

五、输入数据

1)        某几天内目标停车场的交通流到达数据;若为新建项目,可通过交通预测确定停车需求量,到达时间分布函数则默认采用负指数分布;

2)        立体停车场的层数及每层的高度;每一层的尺寸及停车位分布(包括停车位数目、坐标、尺寸);转换台高度等。

3)        停车场机械化配置参数,主要包括,堆垛机水平及竖直运行速度,升降机速度;存车与取车是否存在冲突。

4)        停车场系统采用的存取策略;如果不知道存取策略,可采用下面的简化模型进行分析。

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