基于人車比例的出租車利益決策模型

隆豪?董少帥?李家毅

摘 要：由于機場常遠離市區，當機場出租車司機在面對擁堵的蓄車池時，常需要根據經驗做出是否直接返回市區的“艱難”決策。這一經驗決策往往導致出租車司機會付出空載費用和損失潛在的載客收益。為輔助出租車司機作出經濟決策，本文在充分考慮乘客數、人車比例、出租車單位時間收益等參數后，特提出基于人車比例的出租車利益決策模型。

關鍵詞：機場;出租車;利益決策;人車比例;機會成本

1 模型構想

通過對某市機場工作日與節假日的航班數據進行整理，初步確立各個時間段抵達機場的航班數，并分別按一定比例區分節假日與工作日平均每航班乘客數，從而得到各時段欲乘出租車乘客數。通過收集分時段出租車在市區的收益從而確立出租車司機在機場等候的時間成本。本文結合機會成本、是否為工作日、分時段乘客數等參數從而建立基于人車比例的出租車利益決策模型。

為簡化計算，特作出以下假設：

1）機場管理員“分批定量”放行出租車

2）出租車勻速行駛

3）不妨設白天（8：00-18：00）與晚上（18：00-次日8：00）乘坐出租車的乘客比例分別為15%及45%

4）排隊車輛數已知

2 模型建立與求解

2.1 確立出租車乘客數

現給出時間段劃分原則：機場管理員于每小時的第15分鐘和第45分鐘放行出租車，并記為時刻序數i，如8：15記為1時刻。

在工作日情況下，假設司機在i時刻去排隊，若前方候車人數大于排隊車數，可用公式（5）計算等待時間;若前方候車人數小于排隊車數，可用公式（6）計算等待時間。由于各種情況下最大排隊車輛數對于司機來說是已知條件，所以司機可以通過比較Ti與35的大小來決策是否空載返回市區。

3 模型運用

本文通過對某市區出租車、機場等相關信息進行調查，運用此模型。運用結果如下：

當司機于工作日14：15到達該機場，結合候車人數、排隊車輛數可以得到以下方案。運用公式（2）得到αi=41，此時當候車人數大于排隊車輛時，若此時ci<35，模型建議等待載客收益更可觀;若ci=35，返程繼續等待載客均可;若3546，建議空載返程。

當司機于節假日14：15到達該機場，運用公式（2）得到αi=57，此時當候車人數大于排隊車輛時，若此時ci<35，模型建議等待載客收益更可觀;若ci=35，返程繼續等待載客均可;若3562，建議空載返程。

4 結束語

本文通過對機場航班表的分析整理預測了候車人數、結合真實排隊候車人數、機會成本的相關參數，驗證并運用此模型。研究中為便于分析，特做出相關合理假設。研究發現基于人車比例的出租車利益決策模型在解決出租車司機利益決策問題具有直觀性、有效性、科學性等特點。不僅對于出租車司機來說是福音，此模型也有助于機場疏散客流，使得機場資源合理、高效利用。

參考文獻

[1]魏中華，王琳，邱實.基于排隊論的樞紐內出租車上客區服務臺優化[J].公路交通科技：應用技術版，2017（10）.

[2]黎冬平，晏克非，程林結，許明明.機場出租車上客區的服務水平模型[J].哈爾濱工業大學學報，2011（04）.