美国国立卫生研究院(NIH)位于NIH园区内。这个园区很大，由许多建筑组成，包括30余个停车场。平均每天有超过12,000辆车进入园区，因此，优化交通流和规划设计良好的停车场对于园区有效运行至关重要。
问题
NIH主要关注了园区南侧的两个停车场。其一是一个四层的停车场，但各楼层之间没有移动工具，每个楼层都有单独的入口和出口，只是四个互相叠放的停车场，称为MLP7。
第二个是一个有241个车位的地面停车场，将改建成一个有1420个车位的六层停车场，该停车场将被称为MLP12。
NIH希望了解MLP12不同入口组合的影响，以及建成后是否有足够的停车位。他们还希望集中精力优化MLP7和MLP12周围的交通流量。
NIH感兴趣的关键指标包括车辆停车时长和离开停车场的时长。此外，还需要考虑每辆车的停车次数和停车总时间。
新冠肺炎对数据有一定的影响，因此，需要找到合适时期的数据，以运行疫情前的情景，为放松限制做准备。
解决方案
Mosimtec是一家全球性咨询服务和仿真建模服务公司，开发了一个仿真模型来解决上述问题。开发人员在项目中经历了四个关键阶段：
- 确定功能规范——Mosimtec和NIH就项目范围和目标进行了议定。
- 动态仿真模型——创建了一个自定义开发的AnyLogic模型，包含必要的系统组件、逻辑和行为。
- 预定义情景分析——对第一阶段确定的预定义情景进行分析。
- 培训和知识转移——Mosimtec教授NIH如何使用该模型并运行场景，以便他们在未来继续使用该模型。
该模型使用 Excel 进行输入和输出。输入包括概率出行路线、停车目的地、停车时间等。所有方案都从 Excel 中加载到模型中，模型复制完成后，将结果导出到 Excel 中进行分析和报告。
开发人员创建了一个二维空间，允许从动画的角度同时观看所有楼层，而不是只有一个3D的路网。MLP12仍处于设计阶段，因此该停车场的规划可能会发生变化，例如楼层的入口位置。开发人员对每个楼层分别进行了道路网络设计，可以在不影响模型其他部分的情况下轻松更改。
停车场的每一层都有道路网络的另一个原因是为了方便查看模型逻辑和输出。通过为每一层使用单独的道路网络设计，可以更容易地获得每一层的实时统计数据和见解。
在该模型中，车辆运动分为四个主要区域：
- 生成车辆，进入系统。
- 前往停车场的路线。
- 在可用空间停车。
- 离开系统。
一个重要的考虑因素是如何控制车辆流量，特别是在十字路口。项目中通过使用道路交通库以红绿灯作为停车标志来实现交替流动。该库还用于实现多种道路网络设计。
将多层停车场改造成二维空间的道路网络需要使用多个HashMaps。在模型初始化时，这些都是从Excel输入中填充，从而提高了模型运行速度。此外，使用这样的HashMap意味着，如果对停车场架构进行任何更改，Excel前端可以很容易地进行更改，而不必对AnyLogic模型中的代码进行任何更改。
使用了十多种不同的HashMap，但优化流量最重要的部分如下表所示。
Mosimtec与NIH合作设计Excel前端，其中包括所有输入、输出KPI和仪表板。共同努力确保了NIH能够有效地理解和使用该模型。该模型的一些输入和输出如下所示。
运行模型时，可以观察车辆行驶到停车场的入口，以及在停车、离开停车场和系统时在停车场内的路径。
重要的是要记住，在此模型中，MLP7不允许车辆在不同楼层之间移动。在MLP12中是可以的。
停车场的不同楼层并排显示，便于查看。主网络上的楼层是顶层，从左到右层叠，如下面MLP12的第二张图片所示。
每个路网设计都使用密度图，根据交通量显示不同的颜色。这有助于用户在分析结果之前直观地了解模型中发生了什么。
逻辑也会显示出来。每个网络都有一个道路描述词：创建、路由、MLP12移动和停车，最后是MLP7停车场和其他停车场，以及离开系统的车辆。
结果
AnyLogic被用作交通规划软件，使NIH了解到，MLP12的拟议组合不会对周围道路的交通产生显著影响。
NIH还通过该系统对运载工具的不同指标进行了比较。NIH希望继续优先考虑员工和访客的园区体验。
NIH计划继续探索MLP12停车场规划设计的不同入口组合，并优化园区南部的交通流量。由于模型的设计和开发方式，他们做出的任何更改都可以立即采用和实施。此外，随着新冠肺炎限制的放松，车辆数量、等待时间和车辆停放时间也可以用新数据更新。
最后，该模型可以从园区南部扩展到整个园区，甚至进一步扩展到周围的道路。
Mosimtec的Geoff Skipton和Yusuke Legard在2022年AnyLogic会议上介绍了该案例研究。
幻灯片以PDF格式提供。
