基于模糊評(píng)價(jià)的出租車司機(jī)是否進(jìn)入蓄車池的選擇模型

李積銳 陳泊遠(yuǎn) 董少帥

摘要：針對(duì)機(jī)場的出租車問題進(jìn)行研究，為出租車司機(jī)建立選擇決策模型，并給出恰當(dāng)?shù)倪x擇策略。我們選擇將天氣、時(shí)間、蓄車池已有車輛數(shù)以及航班數(shù)作為影響司機(jī)選擇是否進(jìn)入接客區(qū)的因素，并將幾種因素的具體表現(xiàn)轉(zhuǎn)化為由高至低為 A，B，C的三個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)。出租車司機(jī)首先根據(jù)這些情況進(jìn)行主觀判斷，得出自己心中的主觀評(píng)價(jià)得分。利用折衷型模糊決策方法，將評(píng)價(jià)等級(jí)轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)，進(jìn)行隸屬度的計(jì)算，隸屬度越大，選擇方案越優(yōu)。

關(guān)鍵詞：模糊決策方法;隸屬度函數(shù)

1 模型構(gòu)想

本問題研究影響出租車司機(jī)是否駛?cè)虢涌蛥^(qū)的因素及其影響機(jī)理，考慮相關(guān)因素為其建立選擇決策模型。出租車司機(jī)會(huì)根據(jù)到站時(shí)的航班數(shù)以及“蓄車池”已有出租車數(shù)量及時(shí)間、天氣等因素，將這些因素根據(jù)實(shí)際情況由高到低分為 A、B、C 三個(gè)等級(jí)，等級(jí)越高越有利于出租車司機(jī)進(jìn)行接客。同時(shí)出租車司機(jī)對(duì)這些情況進(jìn)行主觀判斷，得出在這些情況下自己心中的權(quán)衡分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高司機(jī)進(jìn)站的傾向越大。再將主觀分?jǐn)?shù)與客觀的實(shí)際情況進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)，得出由出租車司機(jī)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際情況綜合的決策，最終得出是否進(jìn)入機(jī)場進(jìn)行接客的決策。

為簡化運(yùn)算，特作出以下假設(shè)：

假設(shè)司機(jī)是否進(jìn)入載客區(qū)只與天氣、時(shí)間、蓄車池已有車輛數(shù)、航班數(shù)和司機(jī)主觀判斷有關(guān);

2 模型建立與求解

2.1折衷型模糊決策方法基本原理

折衷型模糊決策的基本原理是：從原始的樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，先虛擬模糊正理想和模糊負(fù)理想，其中模糊正理想是由每一個(gè)指標(biāo)中模糊指標(biāo)值的極大值構(gòu)成;模糊負(fù)理想是由每一個(gè)指標(biāo)中模糊指標(biāo)值的極小值構(gòu)成。然后采用加權(quán)歐氏距離的測度工具來計(jì)算各備選對(duì)象與模糊正理想和模糊負(fù)理想之間的距離。在此基礎(chǔ)上，再計(jì)算各備選對(duì)象屬于模糊正理想的隸屬度，其方案優(yōu)選的原則是，隸屬度越大，該方案越理想

2.2折衷型模糊決策方法模型的建立與求解

1.指標(biāo)數(shù)據(jù)的三角形模糊數(shù)表達(dá)

記F（E）為上的全體模糊，設(shè)M_∈F（E）。如果M的隸屬度μ_M表示為

對(duì)定性指標(biāo)A、B、C，可以將這些定性指標(biāo)進(jìn)行量化，具體形式如下。

司機(jī)評(píng)定等級(jí)及其量化模糊數(shù)A（80，90，100），B（60，70，80），C（40，50，60）。

將各因素下不同評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)為出租車司機(jī)對(duì)該因素的傾向分?jǐn)?shù)，所有因素的傾 向分?jǐn)?shù)相加就可得到此情況下出租車司機(jī)對(duì)是否進(jìn)入接客區(qū)的主觀印象評(píng)分，如下所示。

A：天氣為第三類（乘客傾向于打車），20分。時(shí)間18點(diǎn)-次日2點(diǎn)，20分。蓄車池已有車輛數(shù)1000輛以內(nèi)，30分。航班數(shù)為20班/h以上，30分。

B：天氣為第二類（對(duì)是否打車影響不大），10分。時(shí)間為10點(diǎn)-18點(diǎn)，10分。蓄車池已有數(shù)量1000-2000輛，15分。航班數(shù)10-20班/h，15分。

C：天氣為一類（無影響），0分。時(shí)間為10點(diǎn)-18點(diǎn)，0分。蓄車池已有數(shù)量2000輛以上，10分。航班數(shù)為10班/h，10分。

分析四個(gè)因素三個(gè)不同評(píng)價(jià)等級(jí)下的 81 種排列情況，由上信息公式和 （1） 將指標(biāo)信息、權(quán)重信息化成三角模糊數(shù)，以及其中各個(gè)權(quán)重為

通過計(jì)算得以下結(jié)果

1.當(dāng) >0.65 時(shí)，即第1，2，13，28，25，55，14，3，16，22，29，40 ，4 ，26 種情況下建議司機(jī)進(jìn)去接客區(qū)。

2.當(dāng) 0.45 <μ< 0.65 時(shí)，即第 52， 56， 67， 10， 15， 17， 23， 79， 41， 30， 43， 49， 5， 19， 27， 31， 53，68，57，70，76，7，18，24，11 種情況時(shí)需要司機(jī)根據(jù)個(gè)人意愿選擇是否進(jìn)入接客區(qū)。

3. 當(dāng)μ< 0.45時(shí)，既第58，80，37，42，44，50，6，20，46，54，64，69，71，77，32，8，12，73，81， 59， 34， 45， 51， 38， 21， 61， 72， 78， 33， 47， 65， 9， 60， 74， 35， 39， 48， 62， 66， 75， 36， 63 種情況下建議司機(jī)空車返回市區(qū)

參考文獻(xiàn)

[1]胡稚鴻，董衛(wèi)，曹流，高忠，陸志勇，呂俊，黃宏標(biāo)，顧非凡.大型交通樞紐出租車智能匹配管理系統(tǒng)構(gòu)建與實(shí)施[J].創(chuàng)新世界周刊，2019（07）：90-95.

[2]秦燦燦.大型機(jī)場旅客集疏運(yùn)體系規(guī)劃研究[D].同濟(jì)大學(xué)，2008.

[3]司守奎，孫兆亮.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M].第二版.北京：國防工業(yè)出版社，2019.