基于信息智能化的機場出租車供求匹配系統優化

錢鵬程，朱家明

基于信息智能化的機場出租車供求匹配系統優化

錢鵬程1，朱家明2

（1. 安徽財經大學商學院 經濟與金融系，安徽 蚌埠 233010；2. 安徽財經大學 統計與應用數學學院，安徽 蚌埠 233030）

針對機場出租車調度管理中乘客與司機之間的信息不匹配，運用二叉樹決策模型等方法，構建了司機決策的均值模型和收益模型．給出不同影響因素下司機的決策方案，并設計機場出租車上車點的具體位置，同時利用信息智能化技術設計了導乘屏，以優化出租車智能供求匹配系統，解決了乘客與司機之間的信息不匹配問題．設計不同方案并加以分析，得出了有益于短途司機的最優化方案，該方案可供其他交通運營機構借鑒．

智能供求匹配系統；信息智能化；導乘屏；二叉樹；均值模型

由于機場大多設定在郊區，多數乘客下飛機后都要去往市區（或周邊）的目的地，而國內大多數機場的送客通道（出發）與接客通道（到達）是分開的[1]，因此出租車司機一般都會面臨２種選擇：第１種，司機到達機場后，開往指定地點，按照先后順序排隊等候乘客上車．這需要付出一定的時間成本，同時也考驗著出租車司機的忍耐力，而乘客和排隊出租車的數量直接影響出租車司機等待時間的長短．第２種，司機到達機場后，出租車直接放空返回市區．當然，出租車司機會遭受一些損失，可能丟掉一些潛在的乘客，需要付出空載的油費等．對于出租車司機來說，選擇是極其重要的，距離的長短直接決定出租車司機的收益狀況．對此，本文建立出租車司機載客最優決策模型，并合理安排乘客上車點，提高乘客乘車效率．

1　數據來源及基本假設

本文數據來源于南京市統計局官網、南京市交通局官網以及南京祿口國際機場官網．為了便于處理問題，假設：（1）道路平坦無施工路段，無交通障礙；（2）不存在交通違章處罰、亂收費、黑車等狀況對司機收入的影響；（3）每日機場高峰期時蓄車池中等待上車乘客的數量固定；（4）一定時期內油價平穩，基本上沒有波動；（5）天氣不影響正常行駛，路面無積水，無冰面；（6）出租車前往同一地點選取的路線相同，并且為最佳路線；（7）出租車司機的駕駛能力相同，不存在差異；（8）同一實況下司機愿意等待的最大時長相同．

2　影響出租車司機決策的相關因素及建模

2.1 影響出租車司機決策的相關因素

分析影響出租車司機決策的相關因素，尋找其中的邏輯關系，運用PowerPoint繪制層次關系圖（見圖1）．

圖1　相關影響因素

從司機和乘客2個角度分析影響司機決策的相關因素，重點分析天氣、時間、乘車需求3個因素，同時還分析了行李、航班數量、其它交通工具[2]等因素對模型結果的影響．

2.2 均值模型

2.3　收益模型

考慮出租車空載返回的直接成本和間接損失，以及排隊等待載客的時間成本，可分排隊載客和放空返回２種情況分析出租車司機的收益．

2.3.1排隊載客考慮交通處于高峰期時乘客的數量和上白班、晚班時間的不同對司機收入的影響，行駛路程在2.5 km內，每次載客１人，白班、晚班的工作時間均設為12 h，則白班收益為

晚班收益為

全天收益為

3　交通量、客流量分析及載客效率優化

3.1 交通量及客流量分析

通過統計運行監控數據等方法，對目前交通的組成成分、載客率和客流量等基礎數據進行調研分析，得出某一時期高峰時段出發與到達的交通方式的相關數據（見表１）．

表1　高峰時段交通組成

根據調研統計可知，高峰日的客流量約10萬，高峰時段的系數值大約為0.1，因此高峰時段的客流量約為１萬．而根據本次調查計算的客流量結果與之對比，兩者結果基本相近，可進一步驗證各類指標的合理性．由表１可以看出，各指標中所占比重最大的均是私家車．而在客流量所占比例中，出租車同其它交通方式相比位居倒數第二，僅高于旅游車等．由此可見，出租車在人們出行中所占份額逐漸減小．

3.2 載客效率優化

利用智能信息化技術搭建機場出租車司機與乘客之間的信息橋梁[4]，合理安排出租車與乘客之間的協調配合，最大限度地節省乘客和出租車司機的時間，使總的乘車效率達到最高，盡可能地達到帕累托最優狀態．為了解決乘客乘車難和出租車司機載客難問題，降低乘客乘車時間成本以及出租車司機的空載率，建立了上車點模型，在每一條行車道上設立一個上車點（見圖２），１號上車點、２號上車點內各設置１個感應器，感應系統與候車大廳的導乘屏相通，可實時顯示乘車區內的出租車數量以及已取號乘客所需的出租車數量，并且在導乘屏上公布乘車區域．取號之后，乘客前往各自上車點的入口等待乘車．司機可通過智能供求匹配系統查閱乘客所需的出租車數量及蓄車池內已排隊等待的出租車數量，然后開車經過掃描區進行掃描驗證．驗證成功后，感應系統錄入出租車信息至智能供求匹配系統，并將其導入導乘屏，司機前往１號、２號上車點進行排隊載客．

圖2 機場候車車道設計圖

乘客根據前往的目的地進行乘車，司機根據自身經驗選取最優路線載客前往所要去的目的地．滿足乘客需要的同時，解決出租車司機長時間排隊載客的問題，使得乘車效率最高．

4　基于均衡司機收益的優先方案設計

由于乘坐出租車的乘客前往的目的地不同，故存在長途和短途路程，路程的不同將導致司機之間的收益存在較大差異，因而使得出租車司機的收益不均衡．由于蓄車池的存在，出租車司機需要排隊載客，有時排隊等待時間可能高達40~60 min，但可能拉到的卻是一個短途乘客，以至于大大增加了司機的時間成本．為減少這種現象的發生，使司機之間的收益盡可能地達到均衡[5]，管理部門對某些短途載客的司機再返回應給予一定的優先權，采取分流的方式平衡出租車司機的收益．為此設計了2個方案：

方案１為拓展空間資源建設空中高架，實行雙行車道，一進一出，專門供短途司機使用，并且增加換道空間，將上車點分為短途區上車點和長途區上車點，這樣一來，短途司機可以通過提高來回頻率增加收益．同時在導乘屏上面可以顯示出短途和長途的相關信息，如到不同乘車區的路線、到各個標志性地方的里程以及客流量、車流量等，以便于乘客了解．同時，做好車輛調度和人員指引等方面的準備，及時提醒乘客注意上車點的位置．

方案２設計一個出租車智能供求匹配系統網絡（見圖3）．

圖3　智能供求匹配系統網絡

在出入口位置安裝相應的設備，對來往的車輛進行感應．通過安裝攝像機進行拍照，識別車牌號等信息，在導乘屏上及時更新乘客流量和出租車流量信息，引導出租車進入相應的車道，確保出入口不會堵塞．出租車管理系統是與機場相關部門聯系在一起的，任何數據資料都可以傳入機場后臺系統，乘客在人工指引和路標的指導下，進入正確上車點．每輛出租車的前座和后座都安置一個系統[6]，以供乘客自己輸入所要到達的目的地，然后系統自動識別路程和票價，以保證乘客安全放心．

智能供求匹配系統的運行步驟見圖４．

圖4 車輛調度流程

航站車道總體布局見圖５．劃分出短途上客區和普通上客區[7]，在出租車首次進入掃描區錄入系統后，將其出租車所載乘客前往的區域與其車牌錄入信息庫，在其返回后再次進入掃描區進行再次識別，將其車牌信息與信息庫中信息進行匹配，若前一次所拉乘客為短途，且匹配成功，則給予其一定優先權．若司機愿意再一次選擇短途，可優先進入短途區進行排隊載客；否則，進入普通區排隊載客．

圖5　航站車道設計平面圖

5　結束語

智能供求匹配系統的設計是根據乘客的實際需求而產生的，可提升旅客對交通服務質量的滿意度．隨著信息技術的發展，航空運輸業務的增長以及未來發展的迫切需要，可以進一步優化智能系統以及一些相關方面的設施，從而增加具體方案的可行性以及系統的可靠性．通過對出租車車輛的長途與短途分流，可以削減出租車司機因拉客距離的差距而產生的不公平，最終盡可能地使之平衡．這樣可以減少因為距離長短而出現拒載的情況，也可以有效地為乘客提供一定的保障，同時對于機場人員的管理來說，也可以帶來一定的便利．再進行一定的修改提升，對系統進行優化后，方案就可以供其他機場進行參考借鑒，對于整個國家航空事業的發展具有一定的價值，并且可以推廣到其他行業．

[1] 耿中波，宋國華，趙琦，等．基于VISSIM的首都機場出租車上客方案比選研究[J]．中國民航大學學報，2013，31（6）：55-59

[2] 于躍，李雷鳴．從出租車到網約車的乘客出行方式選擇行為演化博弈分析[J]．軟科學，2019，33（8）：11-12

[3] 林思睿．機場出租車運力需求預測技術研究[D]．成都：電子科技大學，2018

[4] 胡稚鴻，董衛，曹流，等．大型交通樞紐出租車智能匹配管理系統構建與實施[J]．創新世界周刊，2019（7）：90-95

[5] 方雄利，陳緒兵，余良偉，等．基于RFID的工廠物流車輛調度系統研究[J]．物聯網技術，2017（8）：108-110

[6] 孟維艷．智能場站技術在機場候客出租車管理中的應用研究[C]//第九屆中國智能交通年會大會論文集．北京：協會，2014：5

[7] 徐仲超．多管齊下方能做好機場出租車服務[N]．中國民航報，2017-09-08（2）

Optimization of the matching system between supply and demand of airport taxi based on information intelligence

QIAN Pengcheng1，ZHU Jiaming2

（1. Department of Economics and Finance，Business Institute Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233010，China；2. School of Statistics and Applied Mathematics，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China）

Aiming at the information mismatch between passengers and drivers in airport taxi dispatching management，the mean value model and income model of driver′s decision-making are constructed by using binary tree decision-making model．The decision-making schemes of drivers are obtained under different influence factors，and the specific location of the taxi pick-up point in the airport is designed，at the same time，the guiding screen of the taxi pick-up point is designed by using the information intelligent technology to optimize the taxi intelligent supply and demand matching system，the problem of information mismatch between passengers and drivers is solved．At last，different schemes are designed and analyzed，and the optimum scheme which is beneficial to short-distance drivers is obtained，which can be used for reference by other transportation operators．

intelligent supply and demand matching system；information intelligence；guide screen；binary tree；mean value model

1007-9831（2020）07-0021-05

O29

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2020.07.005

2020-04-04

國家自然科學基金項目（11601001）；安徽省省級教研項目（2018jyxm1305）——大數據背景下學科競賽對新經管人才創新能力培養研究

錢鵬程（1999－），男，安徽蚌埠人，在讀本科生．E-mail：18895671804@163.com

朱家明（1973-），男，安徽宿州人，副教授，碩士，從事應用數學研究．E-mail：zhujm1973@163.com