李慧敏　吳瓊　邵晗　閆云俠

[提要] 針對(duì)機(jī)場(chǎng)出租車(chē)司機(jī)決策問(wèn)題，以首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)為例，提出將元胞自動(dòng)機(jī)理論應(yīng)用到?jīng)Q策分析中，將返回市區(qū)和停車(chē)等待兩種選擇收益期望的大小作為決策標(biāo)的建立關(guān)于司機(jī)選擇決策的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)對(duì)不同影響因素的求解，得到由“蓄車(chē)池”排隊(duì)車(chē)輛和某時(shí)間段抵達(dá)航班數(shù)量?jī)烧邲Q定的是否進(jìn)入“蓄車(chē)池”排隊(duì)的一系列臨界值，進(jìn)而出租車(chē)司機(jī)可憑借該臨界值做出最佳的選擇決策。本文最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行合理性分析，并針對(duì)現(xiàn)實(shí)情況，提出相關(guān)機(jī)場(chǎng)管理和司機(jī)決策建議。

關(guān)鍵詞：元胞自動(dòng)機(jī);司機(jī)決策;影響因素;MATLAB

中圖分類(lèi)號(hào)：F570 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2020年3月17日

引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，飛機(jī)這一交通工具的使用呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢(shì)，可在這欣欣向榮的景象背后，機(jī)場(chǎng)交通問(wèn)題日益明顯。機(jī)場(chǎng)作為城市的“第一道窗口”，代表一個(gè)城市的市容市貌，但近年來(lái)機(jī)場(chǎng)乘客乘車(chē)難和出租車(chē)載客難問(wèn)題不斷加劇，出租車(chē)司機(jī)怎樣理性決策成為亟待解決的問(wèn)題。

機(jī)場(chǎng)出租車(chē)司機(jī)載客送達(dá)機(jī)場(chǎng)后，可以選擇返回市區(qū)重新載客，亦可以選擇在機(jī)場(chǎng)的“蓄車(chē)池”內(nèi)等待載客，機(jī)場(chǎng)的每個(gè)管理者和出租車(chē)司機(jī)都希望通過(guò)合理的選擇實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)和收益最大。目前，針對(duì)這一問(wèn)題的研究主要包括以下方面：王安宇從機(jī)會(huì)成本、激勵(lì)政策、信息傳遞、信息甄別和需求識(shí)別這五個(gè)角度系統(tǒng)的研究了出租車(chē)司機(jī)做出決策的原因以及不同情況下的決策結(jié)果，并著重分析研究了信息對(duì)稱對(duì)司機(jī)決策的重要影響。張凌基于對(duì)出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)的分析與挖掘，對(duì)市區(qū)內(nèi)的出租車(chē)出行行為加以研究，挖掘出租車(chē)乘客在市區(qū)內(nèi)的出行模式和預(yù)測(cè)出租車(chē)司機(jī)空載時(shí)在特定時(shí)空條件下采取的乘客搜尋策略效果。胡稚鴻、董衛(wèi)、曹流等針對(duì)出租車(chē)難管理、難見(jiàn)效的問(wèn)題，創(chuàng)新引入GPS識(shí)別軌跡的方法，構(gòu)建大型交通樞紐出租車(chē)智能匹配管理系統(tǒng)，力求實(shí)現(xiàn)樞紐機(jī)場(chǎng)的出租車(chē)精細(xì)化管理。

總而言之，研究者大多從理論上詳細(xì)地分析了機(jī)場(chǎng)出租車(chē)司機(jī)的行為機(jī)制和司機(jī)做出行為的可能影響因素，但很少有研究者涉及機(jī)場(chǎng)出租車(chē)司機(jī)的具體行為決策的實(shí)證研究，出租車(chē)司機(jī)判斷是在機(jī)場(chǎng)等待還是返回市區(qū)重新拉客，缺乏科學(xué)性的依據(jù)，因此，在這些研究的基礎(chǔ)上，本文基于等量對(duì)比原則和元胞自動(dòng)機(jī)理論對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證分析，得出了一些結(jié)論。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)是“我國(guó)第一國(guó)門(mén)”，是地理位置最重要、規(guī)模最大、運(yùn)輸生產(chǎn)最繁忙的大型國(guó)際航空港。因其具有明顯的代表性，所以選擇以該機(jī)場(chǎng)為例，研究出租車(chē)司機(jī)的決策方案。首先，收集北京市首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)乘客乘車(chē)離開(kāi)至熱門(mén)目的地的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，利用地圖無(wú)憂軟件，分別將其起點(diǎn)和終點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)在地圖中標(biāo)示出來(lái)，可得到每條路線的里程距離，將各個(gè)里程距離依次導(dǎo)入Excel表格中，繪制柱形圖，通過(guò)Excel求解得到里程E（S1）期望為24.97公里/趟，即可視為在機(jī)場(chǎng)等待載客后所能行駛的平均里程距離S1。其次，收集北京市首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)不同時(shí)刻的到港航班數(shù)，利用Excel軟件繪制不同時(shí)刻航班數(shù)分布圖，發(fā)現(xiàn)每小時(shí)抵達(dá)航班數(shù)量在60～200趟內(nèi)不等。最后，通過(guò)查閱網(wǎng)上資料發(fā)現(xiàn)北京市首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)出租車(chē)日均進(jìn)入量大約有2.3萬(wàn)輛。

二、機(jī)場(chǎng)出租車(chē)司機(jī)決策方案分析

當(dāng)司機(jī)將客人送達(dá)機(jī)場(chǎng)后，可以選擇進(jìn)入機(jī)場(chǎng)“蓄車(chē)池”內(nèi)等待載客，也可以選擇返回市區(qū)重新拉客。兩種不同的選擇帶來(lái)的潛在收益不同，本文通過(guò)建立模型計(jì)算在相同時(shí)間內(nèi)兩種不同決策可能帶來(lái)的潛在收益，根據(jù)收益大小確定最優(yōu)決策方案：首先基于等量時(shí)間原則確定兩種不同決策的收益表達(dá)式，然后依據(jù)元胞自動(dòng)機(jī)理論建立乘客排隊(duì)模型確定關(guān)鍵變量——不同到港航班數(shù)下的放行系數(shù)，最終建立期望收益差值函數(shù)表達(dá)式，求解得到司機(jī)選擇等待的“蓄車(chē)池”內(nèi)車(chē)輛的臨界值。

（一）司機(jī)選擇在機(jī)場(chǎng)等待獲得的潛在收益L1。出租車(chē)司機(jī)選擇在機(jī)場(chǎng)等待會(huì)經(jīng)歷機(jī)場(chǎng)“蓄車(chē)池”內(nèi)等待T1和載客運(yùn)行T2這兩個(gè)時(shí)間段，該選擇下的收益為載客運(yùn)行收益與燃油成本的差值。收益表達(dá)式如下：

L₁=f（S₁）-ωS₁（1）

其中，S₁為機(jī)場(chǎng)與乘客目的地的距離，f（S₁）為初始收益與路程的函數(shù)關(guān)系，ω為每公里燃油費(fèi)。

通過(guò)搜集數(shù)據(jù)，得到乘客從機(jī)場(chǎng)乘車(chē)至熱門(mén)目的地的距離，經(jīng)過(guò)處理，得到在機(jī)場(chǎng)等待載客后所能行駛的平均里程距離E（S₁）=24.97公里/趟。查閱資料，整理發(fā)現(xiàn)北京市出租車(chē)的計(jì)價(jià)規(guī)則服從f（S₁），通過(guò)計(jì)算，得到ω=0.6元/趟，E（f（S₁））=64.13元/趟。因此，E（L₁）=49.148元/趟。

（二）司機(jī)選擇返回市區(qū)獲得的潛在收益L2。出租車(chē)司機(jī)選擇返回市區(qū)會(huì)經(jīng)歷空載返回市區(qū)T3和在市區(qū)內(nèi)行駛T4這兩個(gè)時(shí)間段，該選擇下的收益為在市區(qū)載客可以獲得的收益與出租車(chē)行駛過(guò)程耗費(fèi)的燃油費(fèi)的差值。收益表達(dá)式如下：

L₂=l₂T₄-ω（S₂+S₃） （2）

其中，S₂為機(jī)場(chǎng)到市區(qū)的距離，S₃為返回市區(qū)后在市區(qū)內(nèi)行駛的距離，l₂為出租車(chē)每分鐘在市區(qū)行駛的收益。

基于兩種不同決策的時(shí)間相等，即：

T₄+T₃=T₁+T₂（3）

下面將通過(guò)求解T4對(duì)L2進(jìn)行化簡(jiǎn)：因車(chē)輛管理實(shí)行“分批定量”放行政策，于是假設(shè)每分鐘放行車(chē)輛相同，所以，在“蓄車(chē)池”內(nèi)等待的時(shí)間為T(mén)1=·q2;根據(jù)時(shí)間=路程/速度這一公式，確定機(jī)場(chǎng)等待載客行駛時(shí)間T2=;出租車(chē)從機(jī)場(chǎng)到市區(qū)的時(shí)間T3=;聯(lián)合（3）式將上述各式代入（2）中，整理得到：