機場出租車管理研究

范銘賢　史明輝

摘要：出租車作為乘客下了飛機后的主要交通工具之一，圍繞它的一系列問題也越來越受人關注。本文通過數據挖掘及交通流跟馳理論、仿真檢驗等理論或方法就機場“乘車點”的設置，以及出租車司機收益均衡進行數學建模分析，運用MATLAB求解，對機場出租車的管理和運營給出指導意見。

關鍵詞：機場出租車管理;交通流跟馳理論;MATLAB

中圖分類號：F572.88文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）07-0170-02

Abstract：Taxi， as one of the main means of transportation after passengers get off the plane， a series of problems around it are also getting more and more attention. Through data mining， traffic flow following theory， simulation test and other theories or methods， this paper conducts mathematical modeling analysis on the setting of airport "taxi points" and the income balance of taxi drivers， and USES MATLAB to solve the problem， and gives guidance on the management and operation of airport taxis.

Key words：airport taxi management;Traffic flow following theory;MATLAB

引言：出租車的綜合調度與接駁設施的規劃設計對機場的正常運作極為重要，其中主要面臨的問題就是出租車司機需要在蓄車池中等待一定的時間，這段時間會成為他們的機會成本。馮寶[1]，胡稚鴻[2]， 顏超[3] ，Smeltink[4]，Marin[5]等人針對國內外具體的一些機場進行研究并給出了一些優化方案?，F有文獻或多或少都有不足之處，尤其是在考慮出租車司機的角度，需要加以完善。

1數據來源及模型假設

數據來源于2019年上海浦東機場出租車進出站調研數據，為方便建模和研究，提出以下假設：（1）機場為地圖上所顯示出范圍的一個規則矩形區域，出租車駛入該區域均視為駛入機場。（2）司機在駛入機場后，有數據記錄的第一個時刻就立刻進行是否繼續等待的決策，司機所能獲得的航班信息以該時刻為準。

2機場“乘車點”的設置

2.1 研究思路。根據交通流跟馳理論確定以塊為研究單位的設計方向，通過尋求塊啟動時間的均衡以加快乘車效率，以塊間啟動時間標準差最小為目標建立單目標規劃模型，分批規則、連續規則來保證乘客與車輛的安全并作為規劃約束條件。利用數據進行統計，得到乘客行為的統計學量并利用其來進行仿真數據生成來對乘客的行為進行仿真。最后利用生成隨機仿真數據，運用 CFPSO 算法對問題進行求解。

2.2研究方法。提出兩條規則作為前提：

（1）分批規則：車輛分批駛入上客區，在上一批車輛最后一輛車開始離開上客區之前，下一批車輛不得進入。

（2）連續規則：在上一批車輛中的最后一輛車駛離的同時，下一批出租車開始緩慢進場;

（3）上客時間規則：根據孫健[6]對機場出租車上客區進行的視頻采集數據得到的統計結論，再考慮到乘客的上客時間具有較強的隨機性和不均勻性，我們將乘客上車時間近似擬合為均值為 32.8 秒鐘的指數分布。

對于矩陣式出租車系統，以上客區有 8 輛車，上客點設置 2 個為例，給出示意圖如下，圖中紅色框則為一“塊”。

針對同一個塊內的車輛，由臨近的一個上車點進行統一分配;以塊為研究對象，研究塊的關系和效率，利用參數尋優可以得到最佳的乘車效率。本文所定義的乘車效率為：一定時間內上客區通過的車輛數與時間之比。設立以塊間最大乘客上車時間的標準差最小為目標的目標函數;約束條件如分批規則和連續規則所述。所建立的上車點設置規劃模型如下所示：

式中N=n-1 ，即自由度;αi（t）表示第i塊最后一個輛車啟動的時間， α（t）表示平均啟動時間，carn（t）表示第i塊中第n 輛車的啟動時間，α*n（t）表示第 j輪次第n 塊的啟動時間， car*n表示第j 輪次蓄車池等候的第n輛車。對模型求解采用壓縮因子粒子群算法（CFPSO）算法，故我們最終采納了上車區 20輛車，2個上車點的安排方案。

3出租車的調度方案模型

3.1 研究思路。對機場接客返回的短途車，其優先補償方式為設置優先通道，考慮司機基于時間知覺的感知損失，確定司機所能容忍的最大放行車數，并利用差分進化算法在容忍輛數內進行尋優，最終得到收益均衡時的“優先”安排方案。

3.2研究方法。在司機的感知中，等待時間與經濟損失的關系為[7]：

PEC =11.238+0.581PWT（3-1）

其中PEC代表感知經濟損失，PWT代表感知等待時間，表明感知等待時間每增加 1 分鐘，出租車司機的感知經濟損失增加 0.581 元。

乘車方案及上客點設計采用第二節的研究結果，假設短途車一次放行的車輛為g輛（g≤20），在考慮司機滿意度的前提下，我們認為當前蓄車池內的前40輛受到的影響較大。由于乘車區一次只能放進20輛車，所以當短途車放進g輛時，蓄車池的前40輛車有2g輛受到影響;即當前順序為（20-g +1， 20）和（40 - g +1， 40）的車被順延至各自的下一輪進入上客區。由此可以計算感知總的感知損失為：

其中T為乘車區一輪20輛車完成載客的平均時間。在此假設，當損失ω超過司機當前時間段預期收入的 50%時，司機便不能容忍，也就造成了滿意度的下降。通過程序計算得：g的上限為8。

為解決均衡短途載客出租車與長途載客收益均衡問題，可以對短途車返回機場時進入的快速通道每輪放行車輛增加，以均衡兩者收益。為了衡量兩類車的收益不均衡程度，采用收益方差函數σ2：

目標函數為σ2，其中profiti表示第i輛車的收益，profit表示所有車輛平均收益，n為車輛數。采用差分進化算法求解，在兼顧考慮滿意度和的實際情況下，應采用快速通道一輪放行8輛短途車的方案，與不放行相比，其均衡程度提高了 33.6%。

4結語

運用排隊論方法和CFPSO，給出機場“乘車區”車道附近 “上車點”的最優設置方案。最后得出機場出租車調度方案，為機場出租車的管理和運營提供了新的思路。

參考文獻：

[1]馮寶.大型綜合交通樞紐出租車上下客點規模確定方法研究[J].城市道橋與防洪，2019（07）：45-48+52+9-10.

[2]胡稚鴻，董衛，曹流，高忠，陸志勇，呂俊，黃宏標，顧非凡.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（07）：90-95.

[3]顏超. 上海市樞紐機場陸側公共交通管理研究[D].華東師范大學，2015.

[4]Smeltink J W， Soomer M J. An Optimisation Model for Airport Taxi Scheduling[J]. 2004.

[5] Marin A G. Airport management：taxi planning[J]. Annals of Operations Research， 2006， 143（1）：191-202.

[6]孫健. 基于排隊論的航空樞紐陸側旅客服務資源建模與仿真[D].中國礦業大學（北京），2017.

[7]范春梅，李華強，賈建民，郝遼鋼.等待時間、感知經濟損失與服務滿意度之間的關系研 究——以出租車司機加氣排隊為例[J].管理評論，2014，26（11）：99-105.