机场用安检门，X光机是对乘客安全保证

    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。

     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， 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 前之前准备好“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 :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。检查物品后，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。