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    基于GPSS的機(jī)場(chǎng)出租車等待方案設(shè)計(jì)

    2020-04-09 04:42:13程若楠何深寬韓康燁廖進(jìn)蔚
    無線互聯(lián)科技 2020年3期

    程若楠 何深寬 韓康燁 廖進(jìn)蔚

    摘? ?要:出租車在機(jī)場(chǎng)面臨兩種對(duì)策,文章采取決策論的數(shù)學(xué)模型,分析兩方案產(chǎn)生收益的影響因素。使用了GPSS/JAVA模擬仿真機(jī)場(chǎng)泊車接客系統(tǒng),編程得到每輛車在設(shè)置不同泊車數(shù)量的情況下的滯留時(shí)間,同時(shí)使用主成分分析法計(jì)算城市里程利用率,得出兩種方案的收益公式,最終得到最佳的決策方式。

    關(guān)鍵詞:通用仿真系統(tǒng)語言;決策論;Matlab

    到達(dá)機(jī)場(chǎng)的出租車司機(jī)面臨兩個(gè)選擇,即留等載客或空載回城,本文分別通過計(jì)算兩種方案下的收益進(jìn)行對(duì)比,以確定選擇方案。

    留待接客的收益為從機(jī)場(chǎng)到市區(qū)的收入,付出代價(jià)的是時(shí)間成本,影響出租車在蓄車池等待時(shí)間與接客成功率的因素主要有落架航班次和時(shí)間,同時(shí)兩個(gè)成分相互聯(lián)系。直接放空返回市區(qū)拉客的收益為相對(duì)于留待機(jī)場(chǎng)在損失時(shí)間里市區(qū)所賺的里程費(fèi),付出代價(jià)為從機(jī)場(chǎng)到市區(qū)的空載收益。

    1? ? 決策模型的建立

    各個(gè)機(jī)場(chǎng)所設(shè)泊車位是確定數(shù)據(jù),可設(shè)為n、由出港口到市區(qū)的距離設(shè)為s;實(shí)際情況為機(jī)場(chǎng)航班落架次及機(jī)型降落集中度是可由司機(jī)觀測(cè)得到準(zhǔn)確信息。設(shè)到港班次α、機(jī)型荷載數(shù)β、上座率γ、到港班次α,平均每個(gè)航班實(shí)際乘客人數(shù)與預(yù)定上座率存在大約10%的隨機(jī)誤差。

    計(jì)算港總?cè)藬?shù):

    導(dǎo)致留待虧損的主要因素是蓄車池的等待耗時(shí),機(jī)場(chǎng)蓄車池派車是一個(gè)典型離散排隊(duì)系統(tǒng),與泊車位數(shù)量以及機(jī)場(chǎng)對(duì)候車區(qū)與駛離區(qū)的銜接管理有關(guān),同時(shí)計(jì)入乘客上車延遲時(shí)間、前后車駛離延遲時(shí)間等。以泊車位數(shù)量作為突破口,本文所建模型設(shè)定為單車道出租車上客系統(tǒng),未考慮出租車排隊(duì)和候車乘客排隊(duì)的隊(duì)列長(zhǎng)度、平均等待時(shí)間等量,假定前提是乘客和待客出租車接近飽和,建立泊位數(shù)量與的線性關(guān)系。

    由于解析法不能滿足出租車排隊(duì)的隨機(jī)性和行駛的物理特征,本文采用GPSS/JAVA[1]管理仿真系統(tǒng)模擬不同泊車數(shù)量下的情況。根據(jù)GPSS/JAVA編程得到結(jié)果如表1。

    泊車系統(tǒng)飽和的情況下平均每輛車耗費(fèi)的時(shí)間:

    其中,n為機(jī)場(chǎng)接客處泊車位(個(gè));R為模擬總輪數(shù);T為模擬終止時(shí),模擬時(shí)鐘的值(s)。

    同時(shí),除節(jié)假日外,機(jī)場(chǎng)每天不同時(shí)段客流量的大小相似。設(shè)司機(jī)可觀測(cè)到蓄車池內(nèi)車輛數(shù)為N,將飽和概率設(shè)為P1,計(jì)算出租車等待時(shí)間:

    2? ? 模型的求解

    設(shè)D為決策結(jié)果,根據(jù)決策模型OPt D=f(a,s,q),行動(dòng)集設(shè)為A={a1,a2,…,am},狀態(tài)集S={s1,s2,…,sn},收益值為qij=q(ai,sj),得到收益矩陣為:

    對(duì)于P1,影響因素包括每時(shí)段航班密集度、滯留乘客量和機(jī)場(chǎng)交通網(wǎng)的發(fā)達(dá)程度等,表示為x0,x1,x2…,所以P(A1)=f(Xi),根據(jù)調(diào)查相關(guān)數(shù)據(jù),到達(dá)班次與P1成線性正相關(guān),而惡劣天氣和公交網(wǎng)密集度與P1呈負(fù)相關(guān)[2]。

    對(duì)于P2,影響因素包括城市里每時(shí)間段出租車供求比、千人擁有量、空載率、道路網(wǎng)密度等,每個(gè)城市均有差異,可由查詢數(shù)據(jù)直接匹配到不同城市的出租車?yán)锍汤寐?。其中S1,S2,S3分別表示正常時(shí)間,機(jī)場(chǎng)需求更大城市需求量更大3種狀態(tài)。A1和A2分別表示留待接客和空載回城兩種選擇。

    以北京首都機(jī)場(chǎng)為例,將上述擬合收益函數(shù)應(yīng)用到實(shí)際中可得到收益隨時(shí)段變化曲線,收集北京市出租車信息[3]。擬合結(jié)果如圖1所示。

    當(dāng)收益值為負(fù)數(shù)時(shí),建議司機(jī)留在機(jī)場(chǎng)等待接客;當(dāng)收益為正數(shù)時(shí),建議司機(jī)放空后直接回市區(qū)接客。在7:00~ 12:00和16:00~17:00晚高峰和20:00~22:00,建議司機(jī)空載返回市區(qū)接客。而在22:00~24:00以及凌晨2:00~6:00和17:00~20:00,建議司機(jī)留待接客。

    3? ? 模型的評(píng)價(jià)

    采用GPSS/JAVA管理系統(tǒng)仿真了實(shí)際泊車接客情況,使用仿真1 000輪得到的結(jié)果規(guī)避了解析法計(jì)算實(shí)際滯留時(shí)間的局限性。由于司機(jī)可觀測(cè)前方等待的車輛數(shù),所以,只需要根據(jù)決策論的模型思想,定下系統(tǒng)飽和概率和城市內(nèi)乘客的需求比即可,提高處理數(shù)據(jù)的效率,得到了較為準(zhǔn)確的結(jié)果。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]孫健,丁日佳,陳艷艷.基于排隊(duì)論的單車道出租車上客系統(tǒng)建模仿真[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2017(5):996-1004.

    [2]林思睿.機(jī)場(chǎng)出租車運(yùn)力需求預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D].北京:電子科技大學(xué),2018.

    [3]徐蓉,曾勝軍,李凱.“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代出租車資源配置的“供求匹配”分析[J].科教導(dǎo)刊,2018(22):144-145,153.

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