機(jī)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(jī)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(guān)注。本文通過數(shù)據(jù)挖掘及交通流跟馳理論、仿真檢驗(yàn)等理論或方法就機(jī)場“乘車點(diǎn)”的設(shè)置，以及出租車司機(jī)收益均衡進(jìn)行數(shù)學(xué)建模分析，運(yùn)用MATLAB求解，對(duì)機(jī)場出租車的管理和運(yùn)營給出指導(dǎo)意見。

關(guān)鍵詞：機(jī)場出租車管理;交通流跟馳理論;MATLAB

中圖分類號(hào)：F572.88文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：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(diào)度與接駁設(shè)施的規(guī)劃設(shè)計(jì)對(duì)機(jī)場的正常運(yùn)作極為重要，其中主要面臨的問題就是出租車司機(jī)需要在蓄車池中等待一定的時(shí)間，這段時(shí)間會(huì)成為他們的機(jī)會(huì)成本。馮寶[1]，胡稚鴻[2]， 顏超[3] ，Smeltink[4]，Marin[5]等人針對(duì)國內(nèi)外具體的一些機(jī)場進(jìn)行研究并給出了一些優(yōu)化方案?，F(xiàn)有文獻(xiàn)或多或少都有不足之處，尤其是在考慮出租車司機(jī)的角度，需要加以完善。

1數(shù)據(jù)來源及模型假設(shè)

數(shù)據(jù)來源于2019年上海浦東機(jī)場出租車進(jìn)出站調(diào)研數(shù)據(jù)，為方便建模和研究，提出以下假設(shè)：（1）機(jī)場為地圖上所顯示出范圍的一個(gè)規(guī)則矩形區(qū)域，出租車駛?cè)朐搮^(qū)域均視為駛?cè)霗C(jī)場。（2）司機(jī)在駛?cè)霗C(jī)場后，有數(shù)據(jù)記錄的第一個(gè)時(shí)刻就立刻進(jìn)行是否繼續(xù)等待的決策，司機(jī)所能獲得的航班信息以該時(shí)刻為準(zhǔn)。

2機(jī)場“乘車點(diǎn)”的設(shè)置

2.1 研究思路。根據(jù)交通流跟馳理論確定以塊為研究單位的設(shè)計(jì)方向，通過尋求塊啟動(dòng)時(shí)間的均衡以加快乘車效率，以塊間啟動(dòng)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差最小為目標(biāo)建立單目標(biāo)規(guī)劃模型，分批規(guī)則、連續(xù)規(guī)則來保證乘客與車輛的安全并作為規(guī)劃約束條件。利用數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到乘客行為的統(tǒng)計(jì)學(xué)量并利用其來進(jìn)行仿真數(shù)據(jù)生成來對(duì)乘客的行為進(jìn)行仿真。最后利用生成隨機(jī)仿真數(shù)據(jù)，運(yùn)用 CFPSO 算法對(duì)問題進(jìn)行求解。

2.2研究方法。提出兩條規(guī)則作為前提：

（1）分批規(guī)則：車輛分批駛?cè)肷峡蛥^(qū)，在上一批車輛最后一輛車開始離開上客區(qū)之前，下一批車輛不得進(jìn)入。

（2）連續(xù)規(guī)則：在上一批車輛中的最后一輛車駛離的同時(shí)，下一批出租車開始緩慢進(jìn)場;

（3）上客時(shí)間規(guī)則：根據(jù)孫健[6]對(duì)機(jī)場出租車上客區(qū)進(jìn)行的視頻采集數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)論，再考慮到乘客的上客時(shí)間具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和不均勻性，我們將乘客上車時(shí)間近似擬合為均值為 32.8 秒鐘的指數(shù)分布。

對(duì)于矩陣式出租車系統(tǒng)，以上客區(qū)有 8 輛車，上客點(diǎn)設(shè)置 2 個(gè)為例，給出示意圖如下，圖中紅色框則為一“塊”。

針對(duì)同一個(gè)塊內(nèi)的車輛，由臨近的一個(gè)上車點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一分配;以塊為研究對(duì)象，研究塊的關(guān)系和效率，利用參數(shù)尋優(yōu)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(shí)間內(nèi)上客區(qū)通過的車輛數(shù)與時(shí)間之比。設(shè)立以塊間最大乘客上車時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差最小為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù);約束條件如分批規(guī)則和連續(xù)規(guī)則所述。所建立的上車點(diǎn)設(shè)置規(guī)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(gè)輛車啟動(dòng)的時(shí)間， α（t）表示平均啟動(dòng)時(shí)間，carn（t）表示第i塊中第n 輛車的啟動(dòng)時(shí)間，α*n（t）表示第 j輪次第n 塊的啟動(dòng)時(shí)間， car*n表示第j 輪次蓄車池等候的第n輛車。對(duì)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(qū) 20輛車，2個(gè)上車點(diǎn)的安排方案。

3出租車的調(diào)度方案模型

3.1 研究思路。對(duì)機(jī)場接客返回的短途車，其優(yōu)先補(bǔ)償方式為設(shè)置優(yōu)先通道，考慮司機(jī)基于時(shí)間知覺的感知損失，確定司機(jī)所能容忍的最大放行車數(shù)，并利用差分進(jìn)化算法在容忍輛數(shù)內(nèi)進(jìn)行尋優(yōu)，最終得到收益均衡時(shí)的“優(yōu)先”安排方案。

3.2研究方法。在司機(jī)的感知中，等待時(shí)間與經(jīng)濟(jì)損失的關(guān)系為[7]：

PEC =11.238+0.581PWT（3-1）

其中PEC代表感知經(jīng)濟(jì)損失，PWT代表感知等待時(shí)間，表明感知等待時(shí)間每增加 1 分鐘，出租車司機(jī)的感知經(jīng)濟(jì)損失增加 0.581 元。

乘車方案及上客點(diǎn)設(shè)計(jì)采用第二節(jié)的研究結(jié)果，假設(shè)短途車一次放行的車輛為g輛（g≤20），在考慮司機(jī)滿意度的前提下，我們認(rèn)為當(dāng)前蓄車池內(nèi)的前40輛受到的影響較大。由于乘車區(qū)一次只能放進(jìn)20輛車，所以當(dāng)短途車放進(jìn)g輛時(shí)，蓄車池的前40輛車有2g輛受到影響;即當(dāng)前順序?yàn)椋?0-g +1， 20）和（40 - g +1， 40）的車被順延至各自的下一輪進(jìn)入上客區(qū)。由此可以計(jì)算感知總的感知損失為：

其中T為乘車區(qū)一輪20輛車完成載客的平均時(shí)間。在此假設(shè)，當(dāng)損失ω超過司機(jī)當(dāng)前時(shí)間段預(yù)期收入的 50%時(shí)，司機(jī)便不能容忍，也就造成了滿意度的下降。通過程序計(jì)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(duì)短途車返回機(jī)場時(shí)進(jìn)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(shù)σ2：

目標(biāo)函數(shù)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(shù)。采用差分進(jìn)化算法求解，在兼顧考慮滿意度和的實(shí)際情況下，應(yīng)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(jié)語

運(yùn)用排隊(duì)論方法和CFPSO，給出機(jī)場“乘車區(qū)”車道附近 “上車點(diǎn)”的最優(yōu)設(shè)置方案。最后得出機(jī)場出租車調(diào)度方案，為機(jī)場出租車的管理和運(yùn)營提供了新的思路。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮寶.大型綜合交通樞紐出租車上下客點(diǎn)規(guī)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(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.

[3]顏超. 上海市樞紐機(jī)場陸側(cè)公共交通管理研究[D].華東師范大學(xué)，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(duì)論的航空樞紐陸側(cè)旅客服務(wù)資源建模與仿真[D].中國礦業(yè)大學(xué)（北京），2017.

[7]范春梅，李華強(qiáng)，賈建民，郝遼鋼.等待時(shí)間、感知經(jīng)濟(jì)損失與服務(wù)滿意度之間的關(guān)系研 究——以出租車司機(jī)加氣排隊(duì)為例[J].管理評(píng)論，2014，26（11）：99-105.