劉瑞琪 呂佳樂

摘要：多年來，虹橋機(jī)場一直是上?？崭鄣拇~，現(xiàn)已成為我國最大的國際?？崭壑?。隨著機(jī)場服務(wù)管理系統(tǒng)的發(fā)展，滋生了乘客候車時間較長以及出租車排隊載客時間較長等一系列時間成本問題。針這些問題，本文綜合分析了日間夜間載客收益的差異、一天內(nèi)的航班數(shù)和乘客吞吐量、場內(nèi)排隊車輛數(shù)及乘客數(shù)等因素，并通過模型的建立和分析為出租車司機(jī)找到使收益最大化的最優(yōu)決策。

本文將基于排隊論對蓄車池內(nèi)出租車?yán)蛥^(qū)司機(jī)的決策進(jìn)行了評析，從而達(dá)到乘客、出租車和機(jī)場服務(wù)管理部門的多方共贏。

關(guān)鍵詞：排隊論;多目標(biāo)決策;貝葉斯檢驗;泊松分布

按客流量決定是否前往機(jī)場蓄車池機(jī)場某一時段的客流量很大程度上取決于這一時段出發(fā)和到達(dá)的乘客數(shù)量，我們在獲取了上海虹橋機(jī)場9月14日一天范圍內(nèi)的出租車GPS信息后，通過將出租車經(jīng)緯度范圍限定在虹橋機(jī)場T2航站樓申昆路出租車蓄車場，坐標(biāo)范圍為（31.1872969，121.327628）至（31.1846038，121.356638）。

車輛從東部入口進(jìn)入蓄車池后開始進(jìn)入等待狀態(tài)，然后按照先后順序依次通過北部出口，進(jìn)入乘客等待區(qū)。在每日客流高峰時間段，蓄車場出租車的GPS位置信息每分鐘刷新一次，假定乘客安置行李再到上車離場的服務(wù)時間為30s，則可以獲得每分鐘出租車進(jìn)出場的情況。為此，我們選取了反應(yīng)蓄車場內(nèi)出租車基本狀態(tài)的指標(biāo)。

通過對限定范圍內(nèi)的出租車載客狀態(tài)進(jìn)行每分鐘計數(shù)，其中0代表載客，1代表空車，當(dāng)載客狀態(tài)值為0時我們認(rèn)為該出租車已載乘客準(zhǔn)備離場。狀態(tài)值為1時認(rèn)為該車為蓄車場中的等客車輛。

通過對每分鐘出租車GPS信息的統(tǒng)計與數(shù)理統(tǒng)計檢驗，我們得到虹橋機(jī)場蓄車場的進(jìn)出場車輛數(shù)目與對應(yīng)航班到達(dá)的情況有著較高的相關(guān)性。

統(tǒng)計結(jié)果表明蓄車場在每30分鐘的時間間隔內(nèi)會達(dá)到動態(tài)平衡，即在20：00至20：30時間內(nèi)蓄車場始終保持212輛的滿場狀態(tài)。當(dāng)然在客流量極大的情況下，蓄車場會啟動人工調(diào)度措施。即蓄車場理論停車位不能直接代表等客的出租車數(shù)量。

為準(zhǔn)確的獲得場內(nèi)等待車輛與航班到達(dá)數(shù)的關(guān)系，本文建立了多元線性回歸模型。其中選擇了國內(nèi)航班到達(dá)乘客量（x1）、國內(nèi)航班出發(fā)乘客量（x2）、出租車空車率（x3）、蓄車場平均車速作為自變量（x4）。接下來建立多元線性回歸模型

Pearson相關(guān)系數(shù)表明各自變量都與因變量存在著較強(qiáng)的正自相關(guān)或負(fù)自相關(guān)，上海出租車總量在6萬輛左右，一天內(nèi)的GPS信息更新數(shù)據(jù)量達(dá)到了億萬級別條，通常的計算機(jī)無法直接對此類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。我們在對數(shù)據(jù)進(jìn)行了充分降維后，建立了多元回歸線性模型。

在經(jīng)過變量選擇后選取的四個自變量充分揭示了蓄車場車輛變化的85.77%的信息，損失的信息則主要來源于并不是所有的乘客都會乘坐出租車，他們可能會選擇自己駕車或乘坐公共交通。

得到模型：

得出結(jié)論：在國內(nèi)航班到達(dá)乘客量（x1）、國內(nèi)航班出發(fā)乘客量（x2）、出租車空車率（x3）、蓄車場平均車速作為自變量（x4）為0的條件下，蓄車池出租車數(shù)量最多可容納268輛，即在等待乘客期間若蓄車池出租車數(shù)量達(dá)到268輛，就選擇去市區(qū)拉乘客，在等待乘客期間若蓄車池出租車數(shù)量沒有達(dá)到268輛，出租車司機(jī)可選擇在乘車區(qū)等候。

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