挑战
作者：米格尔-穆希卡-莫塔、保罗-斯卡拉和尼科-德博克（阿姆斯特丹应用科学大学）
在 2016 年冬季模拟大会上发表
阿姆斯特丹史基浦机场的年吞吐量仅限于 500,000 架次，目前已达到极限。因此，史基浦集团决定将与枢纽无关的交通分流到莱利斯塔德地区机场。该机场将进行升级改造，以处理商业航班，主要是低成本航空公司的航班。我们在 SIMIO 模块中采用了分而治之的方法，其中包括系统中的主要元素，即空域、跑道、滑行道和机场看台，用于分析机场的未来性能和潜在运行问题。我们对系统的不同运行区域进行了分析，发现了由于不同子系统之间相互作用而产生的动态问题。
阿姆斯特丹史基浦机场简介
阿姆斯特丹史基浦机场（AMS）是荷兰的主要机场，就客流量而言，它是 2014 年欧洲第五大最繁忙的机场（ACI，2014 年）。阿姆斯特丹史基浦机场也是荷兰皇家航空公司的主要枢纽，2013 年该公司提供了机场 54% 的可用座位，同时也是天空团队联盟的主要机场，其成员负责机场 66.3% 的 ATM 流量（Schiphol Mag，2014 年）。由于环境原因，该机场每年的空中运输量限制在 50 万架次（起降）。2015 年，机场航班起降量为 450679 架次，占规定上限的 90%（史基浦集团，2016 年）。由于运营已接近极限，史基浦集团希望通过将与枢纽无关的交通重新分配到荷兰其他机场来支持机场战略，以缓解史基浦机场的容量，同时继续为该地区的发展提供支持。另一个选择是升级莱利斯塔德机场（LEY），以吸引欧洲城市和地区的商业航班，并将重点放在旅游目的地。这样，莱利斯塔德机场将在目前由阿姆斯特丹、鹿特丹和埃因霍温组成的荷兰多机场系统中发挥重要作用。由于航空公司是决定是否飞往 LEY 的决定者，因此必须对未来机场的性能指标进行调查，以便更好地了解和管理多机场系统的容量（De Neufville，1995 年），满足该地区的需求。
作者开发了一个机场仿真模型（Banks 等人，2010 年），以确定运营商所追求目标的最佳配置（Mujica 等人，2015 年）。本案例研究介绍了对系统中不同资源的分析，这些资源将影响所研究设施的容量和 PIs。
解决方案
方法论
为了对未来机场进行深入分析并有效利用资源，我们采用了一种方法论方法。这是一种分而治之的方法，通过基于模型的分析来确定影响子系统性能的因素，然后将独立模型叠加起来，形成一个整体模型。我们使用了基于 SIMIO 离散事件系统方法（DES）的随机模型，SIMIO 是一种具有面向对象特征的工具，可以顺利实施该方法。开发的模型是动态、随机和异步的。它由不同的子模型组成，代表机场环境中已确定的子系统。这种方法可以评估子系统的独立性能，并在耦合后在最终模型中施加新的限制。下图说明了不同开发模型的结构。
我们进行了实验设计，以了解系统的性能，这使我们能够提高以下资源的性能依赖性：
- 楼梯车辆对空域延迟的影响
- 散装货车和装载车对 TMA 延误的影响
- 阶梯车辆对关闭区块延迟时间的影响
- 燃料、水和楼梯车辆对周转时间的影响。
商业影响
结论和未来工作
我们介绍了荷兰正在开发的机场复杂模型的分析结果。该模型是通过将 SIMIO 中开发的不同子系统模型耦合在一起而开发的。最后，我们确定了空域和空侧性能的依赖性和可变性影响。我们确定了改进系统的主要驱动力，以及系统高度依赖于所使用车辆的数量和类型的情况。史基浦机场集团可以评估预期的周转时间，以及不同车辆数量下的最佳配置。