长时间的等待会让乘客浪费太多时间。我们的目标是建立模型来描述客流，减轻拥堵问题。 首先讨论文化差异和方式风格如何影响安全检查过程。美国人对个人空间的重视与中国人对个人效率的重视，导致排队差距不一，而欧洲和日本则携带不同数量的行李导致他们的 X 射线扫描时间不同。这些因素改变了 GSPN （Generalized Stochastic Petri Net）模型，输出了不同的结果。通过利用 GSPN 和排队模型，建议机场应该提高官员效率并减少时间差异。而对于有特定旅游风格的游客，如带有大量化妆品的女性，携带几部电子装置的年轻人，规则意识薄弱的特殊宗教信仰者，可能有适合自己的检查点。基于 Petri Net，引入 Stochastic Petri Nets，GSPN 和贡献度，来定义安全检查过程。然后，通过排队论开发排队模型来模拟排队中的随机过程，最终优化流程。  背景。目前全球恐怖主义势力日益猖獗， 欧美国家的年轻人比较注重特立独行，全球机场都加强了机场安全措施，但这也可 在平时旅行的时候携带的行李往往比较简能导致严重的航班延误。为了解决此问题， 单；而来自日本，中国的人则往往喜欢在旅根据机场安检的流程和乘客客流的特性，提 行之前准备好“所有”可能要用到的东西，出了一个优化机场安检设备安全检查点乘客吞吐量的 往往携带行李比较多，种类比较复杂。这两模型。 种行为差异可能会导致系统在两个方面的差问题的假设。乘客安检的行李可能包括 异：首先是行李检查环节时间的差异，毫无违禁品，总体而言，这种情况是一个稳定的 疑问，行李复杂的旅客在进行行李检查时会概率事件；安检人员工作效率相同；机器均 花费较多的时间，也就是（行李扫描时间）正常工作，无故障。 会相对来讲比较大。我们可以看到，随着 tB 根据机场的安全要求，当乘客或行李未 的增大，吞吐量递减，直观意义上来看，就通过安检时，安全人员手动检查并取出违禁 是行李多，就会造成系统吞吐量的下降。
物品后，乘客需要再次通过手持金属探测器安全检查机检查。 而行李安检种类越复杂（电子设备多，化妆模型的建立与求解。不同的文化规范 品等液体多），则被检出可疑物品的概率也会塑造特定的行为模式，处事方法。而这些 就越大，反映在模型参数里，就是 特定行为模式的差异会使得不同的旅客在安数值的增大：也即，随着行李复杂度检过程中在不同环节的效率差异，进而造成 的提升，会带来安检效率的下降，这也是很不同环节的服务时间差异。这些差异表现在 直观的。 |
