技术领域
[0001] 本
发明属于港口规划及系统仿真技术领域，更具体地，涉及一种基于AnyLogic/PostgreSQL/PostGIS的生态型客货滚装码头系统多智能体微观仿真建模方法，实现客货滚装码头
基础信息信息管理、客货滚装码头系统(“港口
水域-陆域-大
门-客运站”)生产作业的微观仿真，细粒度刻画人、车、船的微观行为特性与冲突，并能够评估土地利用、效率、安全、环境等有关指标，为生态型客货滚装码头规划设计与运营提供决策支持。
背景技术
[0002] 客货滚装码头是兼顾旅客、车辆和货物滚装运输的重要
节点，其功能区包括航道、回旋水域等水域，安检大厅、检前及检后
停车场、车辆待渡区、码头前沿旅客上下船区域等陆域，以及港口大门和客运站，其服务对象包括进出港车辆和旅客，显然客货滚装码头是一个复杂动态的物流和道路交通系统，受功能区布局和交通组织等限制，因人流拥挤、车辆拥堵而引起的安全和环境问题愈发严峻。因此，在节约集约利用土地资源，加强生态环保，提升安全水平的建设要求下，亟需建立有效模型描述客货滚装码头系统的物流过程与微观交通行为，并给出与土地资源、效率、平安、生态等相对应的定量评价指标，为客货滚装码头规划设计与运营提供决策支持。
[0003] 从目前来看，客货滚装码头多采用作业调度分析或离散事件建模识别作业
瓶颈、预测港口需求等，集中在客货滚装码头前沿、停车场等功能区的作业过程及交通行为的模拟。但是，现阶段客货滚装码头系统仿真建模存在不足之处，具体为：
[0004] (1)现有仿真模型仅实现港内水、陆域生产作业的流程，不能准确刻画客货滚装码头人车与港外交通系统的实时交互，无法定量描述城市公共交通系统、客运站、港外广场对港内生产作业的约束，无法准确辨识客货滚装码头系统的瓶颈。
[0005] (2)客货滚装码头功能区及服务对象种类、数量众多，各类对象间既相互独立又相互作用，因此，传统的数值解析方法无法描述系统的随机性与动态性，而离散事件仿真方法虽然能够描述系统的随机性与动态性，但难以描述实体间的智能交互与响应。
[0006] (3)现有仿真模型仅实现港内水、陆域生产作业过程的粗粒度模拟，无法描述航道交通流复杂的非线性行为，更无法细粒度刻画车辆和行人的微观行为。
[0007] (4)现有仿真模型仅实现生产作业效率的定量评价与分析，无法给出土地利用效率、安全、绿色环保等定量评价指标，也无法为生态型客货滚装码头规划设计与运营提供决策支持。
[0008] (5)现有客货滚装码头生产作业评价指标涵盖面较窄且多为定性分析，无法体现生态、绿色发展以及安全生产等定量指标，难以定量评价码头功能区布局与精细化布置方案，也无法为客货滚装码头规划布置方案优化提供决策支持。
[0009] 因此，本发明提供了一种生态型客货滚装码头系统多智能体微观仿真建模方法，有效地描述客货滚装码头作业系统复杂随机的动态物流过程与微观交通流。该方法首先提出综合智能体建模和离散事件建模相结合的仿真策略，给出生态型客货滚装码头系统多智能体微观仿真系统的架构，包括数据
访问层、业务逻辑层、应用层和表现层等；其次，该方法定义了数据访问层、业务逻辑层、应用层和表现层的主要功能与具体实现方式，以单名旅客、单辆车辆为单元，实现港外广场、客运站、陆域、水域生产作业流程与微观交通流的微观模拟，系统描述并直观展示各作业环节及各类实体间的交互与冲突；最后，提出生态型客货滚装码头总体设计评价指标体系，包括土地利用、作业效率、旅客安全、绿色生态等指标，并实现评价指标统计
算法、成本函数、方案优选算法，为客货滚装码头总体设计与生产运营提供决策支持。
发明内容
[0010] 为了弥补
现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种客货滚装码头系统微观仿真建模方法论，综合离散事件仿真、智能体仿真和微观交通仿真建模方法，实现生态型客货滚装码头系统微观仿真模型，模拟客货滚装码头生产作业流程和微观交通流，提出生态型客货滚装码头总体设计评价指标体系及评价方法，为客货滚装码头总体设计提供决策支持。
[0011] 生态型客货滚装码头系统多智能体微观仿真建模方法，步骤如下：
[0012] 基于AnyLogic仿真平台实现。与传统仿真
软件Arena、Swarm等相比，AnyLogic是唯一集智能体仿真、系统动
力学与离散事件建模于一身的仿真软件，支持微观交通仿真建模，具有丰富的类库以及图表分析功能。因此，本发明基于AnyLogic仿真平台，采用所提出的生态型客货滚装码头系统仿真建模方法，实现生态型客货滚装码头仿真系统的总体
框架。
[0013] 仿真系统总体框架，主要由数据访问层(DAL)、业务逻辑层(BLL)、应用层(AL)和表现层(PL)四层系统结构组成，四层之间相互联系且各自保持相对独立，实现客货滚装码头基础数据/GIS数据的管理，实现“港口水域-陆域-大门-客运站”等功能区内的物流过程和交通流的微观仿真，实现各评价指标的量化算法以及方案优选算法，实现
人机交互良好的仿真动画实时显示，评价指标实时统计等用户图形界面(GUI)。
[0014] 数据访问层负责
数据库与业务逻辑层之间的联系，实现数据共享和集中管理，其底层采用开源的PostgreSQL/PostGIS
数据库管理系统和空间数据库管理系统，负责管理港口基础数据、GIS地图数据、仿真实验结果数据、评价指标数据；数据访问层主要对业务逻辑层中仿真运行所需要的基础信息和仿真输出数据的存储和输出；
[0015] 数据存储部分包括港区属性(如港口设施参数、港口总平面布置等)、
船舶属性(如班期表、船舶吨级、载车辆、载客量等)、车辆属性(如滚装车辆下船速度及港区内滚装车辆行驶速度限值等)、旅客属性(如旅客下船速度及港区内行走速度等)；输出部分为应用层所定义的评价指标数据。
[0016] 业务逻辑层为客货滚装码头系统的智能体微观仿真系统，是该框架核心逻辑的具体实现，通过各智能体间的相互作用，实现对港区作业和微观交通的仿真模拟；业务逻辑层的框架包含主智能体、客货滚装船智能体、车辆智能体和旅客智能体；主智能体是仿真模型的控制智能体，也是仿真模型的外部环境。主智能体通过图形界面及数据访问层获取仿真运行所需基础信息，生成港口功能区
位置、仿真边界以及交通路网，同时对泊位信息、泊位使用状况、航道情况进行实时判断与记录。主智能体依班期表初始化其余各智能体，控制其余各智能体间的交互和湮灭，实现客货滚装码头复杂作业流程的仿真；船舶智能体利用AnyLogic智能体状态图定义了船舶从到港、进港、卸船、装船到离港过程中的行为变化，采用元胞自动机实现船舶进出港作业微观模拟。车辆智能体利用AnyLogic智能体状态图与微观交通库实现车辆的微观行为以及人与车、车与车之间交通冲突的模拟。其智能体状态图模拟码头生产作业过程中车辆的行为和属性改变，实现进出港私家车、滚装车辆、摆渡车、公交车以及出租车等服务资源的不同行为，而微观交通库实现车辆在港内道路、停车场、站前广场等区域的驾驶行为，如跟驰、换道、并道、驻车等。旅客智能体反映了旅客行为的自主性、与其他行人及边界的距离、吸引效果，基于智能体建模与行人库实现。智能体状态图模拟在客货滚装码头作业过程中旅客的行为和属性改变，而行人库实现旅客连续空间移动、等待、排队等行为。
[0017] 应用层定义了生态型客货滚装码头系统的评价指标体系及评价方法。评价指标体系涵盖生态、安全、效率、土地利用等多种评价指标：包括车辆待渡区面积及使用效率，各类停车场面积及使用效率，旅客、车辆疏港总用时和登船总用时，各类旅客、车辆平均在港时间，旅客密集区域面积，旅客上下船排队长度，进出港车辆
发动机平均工作时间等的定量指标，以及直观反映码头行人流状况的行人
密度图；评价方法包括评价指标的统计方法、成本函数以及方案优选算法，用于甄别整个作业系统的瓶颈问题，或者优化生态型客货滚装码头功能区布局与精细化布置方案。
[0018] 应用层对数据访问层中存储的业务逻辑层仿真数据进行分析，得到量化指标的数值，再利用表现层的图形界面(GUI)实现人机交互；人机交互包括输入业务逻辑层中仿真运行所需要的基础信息和输出业务逻辑层运行得到的仿真结果。应用层实时输出反映业务逻辑层模拟所得的仿真动画和评价指标分析图表，为港口管理和监测提供参考。
[0019] 表现层实现三个高度交互的动态
用户界面(GUI，参数输入窗口、动画窗口、数据输出窗口)，包括仿真参数设置、实时动画显示和结果图表分析等功能，还具有实时2D/3D动画显示功能，还包含码头前沿的动态人流热力图，实现了对仿真实验整个过程的设计、
跟踪、
修改、显示及评估。
[0020] 本发明的有益效果：(一)本发明能够模拟客货滚装码头从水域、陆域、港口大门、客运站、站前广场等功能区域内的作业流程，以及行人与车辆的交通流，客观描述客货滚装码头作业系统的复杂、随机和动态特性，可为客货滚装码头选址、功能区精细化、交通组织、服务评价等方提供决策支持；(二)本发明从土地利用、作业效率、旅客安全、绿色生态等方面，提出生态型客货滚装码头系统的评价指标体系，为客货滚装码头功能区布置提供全面决策支持。(三)本发明为其他货种码头，例如集装箱码头、LNG、化学品、油品等液体散货码头等码头系统的仿真建模实现提供参考。
附图说明
[0021] 图1为客货滚装码头仿真系统框架图；
[0022] 图2为仿真模型逻辑层智能体框架图；
[0023] 图3为客货滚装船智能体状态转移图；
[0024] 图4为车辆智能体摆渡车模
块状态转移图；
[0025] 图5为车辆智能体滚装车模块状态转移图；
[0026] 图6为旅客智能体状态转移图。
具体实施方式
[0027] 下面结合附图对本发明作进一步描述。以下
实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0028] 如图1所示，本发明生态型客货滚装码头系统多智能体微观仿真建模方法，包括数据访问层、业务逻辑层、应用层和表现层等，四层之间相互联系且各自保持相对独立。数据访问层作为逻辑层的后台数据库存储数据，存储业务逻辑层中仿真运行所需要的基础信息和仿真输出数据；业务逻辑层通过各智能体间的相互作用，实现对港区作业和微观交通的仿真模拟；应用层对于输出数据进行分析，得到量化指标的数值，再利用表现层的图形界面(GUI)实现人机交互，输入业务逻辑层所需初始化参数、输出业务逻辑层运行得到的仿真结果，实时反映业务逻辑层模拟得到的仿真动画，并输出分析图表。
[0029] 数据访问层用于数据的管理，主要负责港口基础数据、模型参数数据的存储和仿真结果的运算统计及输出。数据存储部分主要包括港区属性(如港口设施参数、港口总平面布置等)，船舶属性(如船舶吨级、载车辆、载客量等)，车辆属性(如滚装车辆下船速度及港区内滚装车辆行驶速度限值等)，旅客属性(如旅客下船速度及港区内行走速度等)，输出部分主要包括生态、安全、效率、土地利用等各方面相关的评价指标数据，包括车辆待渡区面积及使用效率，各类停车场面积及使用效率，旅客、车辆疏港总用时，旅客、车辆登船总用时，各类旅客、车辆平均在港时间，旅客密集区域面积，旅客上下船排队长度，进出港车辆发动机平均工作时间等的定量指标，以及直观反映码头行人流状况的行人密度图。
[0030] 如图2所示，业务逻辑层的智能体框架包含主智能体、客货滚装船智能体、车辆智能体和旅客智能体。通过主智能体初始化仿真参数，控制各智能体间的联系交互，实现客货滚装码头复杂作业流程的仿真。主智能体通过从图形界面及从数据层获得的仿真参数，首先，依班期表实时生成船舶智能体，并在船舶离港之前按照车辆和旅客的提前到港分布规律适时生成登船方向的车辆和旅客智能体。在船舶到港以后，船舶发出卸船指令。主智能体生成下船的车辆和旅客智能体。在完成卸船作业，船舶发出登船
信号以后，主智能体对登船方向的车辆和旅客发出登船指令。完成登船作业并到达离港时间后，船舶离港，主智能体移除相应的船舶智能体、车辆智能体、旅客智能体。同时，主智能体对整个仿真过程进行数据记录，最终结果存储在数据访问层中的数据库。通过应用层对于仿真数据展示于图形界面。
[0031] 主智能体是仿真模型的控制智能体，也是仿真模型的外部环境。除了具有在图2智能体框架中所示及上述的对各个智能体的控制与交互的功能外，还具有根据方案设置生成客货滚装码头陆域功能区位置、仿真边界以及交通路网的功能，同时对泊位信息、泊位使用状况、航道情况等进行实时判断与记录。
[0032] 图3为客货滚装船智能体的状态转移图，模拟船舶从到港、卸船、装船到离港的整个流程。首先，初始化吨级、载车辆和载客量后的客货滚装船智能体按照预定班期到港，随后进入锚地等待泊位资源，根据船舶吨级、航道航向以及船舶的航行安全间距判断能否入港。如果满足进港条件，船舶指泊成功，驶入航道，在回旋水域掉头后靠泊，否则在锚地继续等待；船舶先进行卸船作业，同时生成下船方向车辆智能体和下船方向旅客智能体。而后船舶进行装船作业，根据预定离港时间，提前一段时间开启车辆登船窗口，待渡区内登船方向车辆智能体、港内服务大厅及全天候旅客通道中的登船方向旅客智能体依次登船。最后，达到客货滚装船预定离港时间时，判断车辆及旅客是否登船完毕，若满足则通过航道驶离港区，否则再次判断离港通航条件。
[0033] 车辆智能体分为摆渡车模块、滚装车辆模块以及公交车、出租车模块。
[0034] 图4为车辆智能体摆渡车模块状态转移图。摆渡车根据收到的任务安排后续行动。若任务为接进港旅客登船，则摆渡车前往港外交通集散地的摆渡车站，等候进港旅客上车，当上车旅客数量达到摆渡车载客量时，摆渡车前往港内对应泊位码头前沿区域的摆渡车停车站或者港内服务大厅处的摆渡车停车站，之后车上旅客依次下车。若港外交通集散地仍有旅客等待，摆渡车则返回港外继续执行原任务。若任务安排为接出港旅客到港外交通集散地，则前往港内对应泊位码头前沿区域的摆渡车停车站，出港旅客按照顺序依次上车，同样当摆渡车满载或者没有旅客继续上车时，摆渡车前往港外交通集散地的摆渡车站卸客。
若港内对应泊位码头前沿区或者港内服务大厅仍有旅客等待，摆渡车返回码头前沿。完成一次运送任务后，若无旅客等待，则均驶回原停车区域待命。公交车、出租车作为固定服务资源在固定
站点接客，并在进出港区域循环。
[0035] 图5为车辆智能体滚装车辆模块的状态转移图。在进港流程中，只有私家车、滚装车的司机允许驾驶车辆进入客货滚装船，而随车旅客不得一起登船，私家车、滚装车到港后，根据安检大厅排队情况、目标船舶班期时间判断是否前往检前停车场等候。若需要则前往检前停车场，否则直接前往安检大厅安检。通过安检后，若车辆待渡区未开放，滚装车前往检后停车场等待，否则直接进入车辆待渡区，实时判断登船窗口开启后登船。在出港流程中，根据是否有随车旅客而定。若没有随车旅客，则选择出港路线直接出港；如果有随车旅客，则驶向码头前沿停车场或停车线排队等待随车旅客，待旅客全部上车后出港，释放停车场资源。若无随车旅客，则选择路线直接出港。车辆智能体在出港后随之湮灭。
[0036] 图6为旅客智能体的状态转移图，旅客智能体分进港和出港两个流程。旅客进港时，除司机驾车登船外，其他旅客均进入候船厅等待登船，收到登船信息后，主智能体向摆渡车、公交车、出粗车发出服务
请求，旅客检票后至相应的等待区排队候车；车辆到达后乘车至码头前沿车站登船。对于出港旅客，其流程取决于是否有随行车辆。收到卸船信息后，主智能体发出摆渡车服务请求。与此同时，乘坐私家车、滚装车等离港的旅客，下船步行至随车旅客等待区，其余旅客步行至摆渡车、公交车、出粗车等待区。旅客等待随行车辆或服务车辆到达，随后上车离港。
[0037] 随着高效率、高水平服务趋势的凸显以及绿色平安发展理念的持续推行，针对现今客货滚装码头存在的问题，选取土地利用、作业效率、生产安全、绿色生态等指标，全面评价码头总体设计方案。
[0038] 运行仿真实验，输出数据存入数据访问层，通过应用层分析处理，车辆待渡区利用率、疏港时间、车辆日均
碳排放量行人密度评价指标值，绘制分析图表，连接到GIS数据库进行区域规划与资源管理，最后利用表现层展示码头前沿行人密度图与实时展示仿真动画。以提高待渡区利用率，从而减少港区总面积和碳排放，节约集约土地资源、降低码头前沿区人流密度为优化目标，通过
优化算法求最优解，给出改进方案，为码头集疏运系统规划提供决策参考。
[0039] 本发明具备实践应用性强的特点，克服传统数学模型需要设定较多的假设条件、实践中应用难的困难，所建立的仿真系统外部条件要求低，具有多环境适用性。
[0040] 本领域的技术人员可以对本发明进行各种改型和改变。因此，本发明
覆盖了落入所附的
权利要求书及其等同物的范围内的各种改型和改变。
