机场出租车司机决策与出租车合理配置问题

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　　[摘 要]出租车是机场乘客去往市区及其周边的主要交通工具之一。文章通过分析机场乘客数量的变化规律和出租车司机的收益，建立收益损益模型，利用上海浦东机场的数据进行结果检验，给出了出租车司机的选择策略以及机场乘车优化方案，对提高机场出租车的运作效率提供了指导。
　　[关键词]时间序列;排队论;收益模型;出租车上客模型
　　1 引言
　　出租车是机场乘客去往市区及其周边的主要交通工具之一。综合考虑机场乘客数量变化规律和司机收益，建立决策模型，给出决策策略。考虑乘客数量的变化规律，选择时间序列模型，结合不同时期客流量的相似性，得出一些时间段的乘客数量以及出租车司机数量，再利用排队论得出出租车司机在机场等待时间。简化为出租车司机去市区或周边以及返回机场载客两种选择，利用机场乘客数量变化规律制定时间段，得出出租车司机选择策略，使得利益最大化。
　　将上海浦东机场的数据代入决策模型并判断其合理性。选取市区四个主要的出租车停靠点，比较各个时间段内出租车司机空载去市区停靠点载客的单位时间总收入Ei（i=1，2）与在蓄车池载客的单位时间总收入E1=E1-E3得到出租车司机的决策方案，使司机获得最大收益。
　　枢纽运转主要考虑安全经济性以及高效性，故考虑这两个方案。假设机场为双车道，为保证其高效性，让乘客仅在两条车道的其中一条车道的一侧等待出租车，另一条车道作为超车专用道，为保证高效性，故利用排队论求解;考虑其安全经济性，故需合理设置上车点位置以及上车点数量。
　　分析机场乘客数量的变化规律和出租车司机的收益，给出出租车司机的选择策略以及机场乘车优化方案对提高枢纽整体服务水平以及提高运作效率具有重要意义。
　　基于时间序列对司机决策模型的建立：将一天分成五个时间段，结合机场数据，忽略乘客抵达机场大厅的时间以及等待行李的时间，建立时间序列模型，得到一天中每个时间段候车区客流量与时间的变化规律，依据文献中客流量与蓄车池出租车数量函数关系，建立司机等待时间与蓄车池内出租车数量模型。引入出租车司机单位时间总收入Ei（i=1，2）、载客单位时间收入E1、空载单位时间损失E2、等待单位时间损失E3，出租车司机排队等待载客的单位时间总收益为E1=E1-E3，出租车司机放空去市区载客的单位时间总收益为E2=E1-E3。最后给出司机选择策略：E1>E2时，出租车司机选择排队等待载客;E2>E1时，出租车司机选择放空去市区载客。
　　2 利用浦东机场数据对决策模型进行检验
　　首先收集浦东机场及上海出租车的相关数据判断其合理性。其次选取市区四个主要的出租车停靠点，通过比较各个时间段内出租车司机空载去市区停靠点载客的单位时间总收入与在蓄车池载客的单位时间总收入给出出租车司机的决策方案，得到司机获得收益的最大值。依据所建决策模型，给出司机决策方案（见表1），发现模型给出的出租车司机选择方案与实际情况贴合度较好，决策方案对客流量的数量与出租车的计价标准依赖性较高。
　　由决策方案可以看出在5：00～9：00这一时间段，出租车司机选择去市区载客即容易获得最大收益，在10：00～4：00这一时间段容易获得最大收益。
　　3 机场出租车资源合理配置及优化
　　不同枢纽内的出租车排队上客区设置类型因其内部规划与布局的不同而存在差异。利用排队论不同服务规则、服务设施，选取单点式、多点并列式以及多点纵列式三类出租车排队服务系统。
　　单点式排队系统：该服务系统指一列乘客等候上车的队伍对应一个上车点的布局形式。该服务系统适用M/M/1排队模型，该模型在进行服务时具有很高的安全性，但排队中由于对两条车道的不充分利用，故导致乘车效率过低。
　　多点并列式排队系统，见图3。乘客按规律到达该系统后，排在队伍前面的乘客可根据当前上车点的出租车服务状态分散到纵向排列的多个“服务台”接受服务。此类系统增加了上车服务点并灵活利用两条并行车道，合理交错明顯提高系统的服务效率。但当多个服务点的出租车同时驶离各自的上车点时，车辆之间易产生冲突和干扰，而上车点的数量多会提高成本，降低系统服务效率。因此需合理布置上车点数量、规定上车点间距。该类排队系统对纵向空间长度有较高要求。
　　多点纵列式排队系统，见图4。乘客结束排队后要跨过出租车道分散到各个上车点。此类布局形式增加了上车点，一定程度提高了乘客离站的效率，但易导致人车冲突以及客流干扰，并导致靠近乘客等待队伍内侧出租车上车点的服务时间延长，影响乘客离站效率。此类排队系统需设置多条车道，增加上客点。
　　多点并列排队系统简化：将该系统简化为具有一列排队队伍的并列式多服务台的排队系统。系统中的乘客是排队系统的顾客输入端，上车点是系统中的并列式服务机构，乘客在接受载客服务后离开即系统输出过程。假设乘客在离站高峰时段内，输入端客源无限，排队空间无限。设ρ=λμ<1，此时系统稳态。根据排队论的相关理论，对多点并列式出租车排队服务系统建立排队模型，其中服务机构的车辆数即为服务台数。
　　系统优化：利用排队系统费用价值决策模型进行优化设计。假定乘客等待时间总费用为Z1=αLs，风险与建设成本为z2=βL，α为每个乘客单位时间的等待时间成本，β为单个服务台风险与建设成本。满足两者之和最小才可使系统进一步优化。
　　在满足安全条件下，选择在道路内侧建设一定间距数量的上站点，可实现排队系统的费用相对较小。
　　4 结论
　　对于决策模型，在当E1>E2时，出租车司机会选择留在蓄车池等待载客。当E2>E1时，出租车司机会选择空载去市区载客。利用浦东机场数据对决策模型进行检验。发现模型给出的出租车司机选择方案与实际情况贴合度较好，决策方案对客流量的数量与出租车的计价标准依赖性较高。
　　对于机场出租车资源合理配置及优化问题，为保证资源配置的安全经济性和高效性，利用排队论不同服务规则、服务设施，选取单点式、多点并列式以及多点纵列式三类出租车排队服务系统，对不同车道规划与布局的上车点进行分析。结果显示，单点式服务系统具有很高的安全性，但由于车道利用的不充分，乘车效率过低;多点并列式服务系统在保证安全可靠的前提下灵活利用两条并行车道，有效缩短了等待时间，提高了乘车效率;多点纵列式服务系统虽提高了乘车效率，但不能保证车辆和乘客安全。选择多点并列式出租车排队服务系统，建立一定数目上站点，可保证机场乘车效率最优化。
　　参考文献：
　　[1]林思睿.机场出租车运力需求预测技术研究[D].成都：电子科技大学，2018.
　　[2]李晖.厦门机场航站楼区域交通影响分析[D].广州：华南理工大学，2011.
　　[3] 魏中华， 王琳， 邱实. 基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化 [J]. 公路交通科技（应用技术版），2017，13（10）：298-300.
　　[4]柳伍生.机场陆侧客运交通衔接系统规划理论与方法研究[D].上海：同济大学，2009.
　　[5]姜恒，吴海俊，周正全.大型枢纽出租车到发车位及周转停车位研究[C].//中国建筑学会中国城市规划学会中国城市交通规划学会.中国城市交通规划2012年年会暨第26次学术研讨会论文集，2012：1239-1247.
　　[6]张海，林杨竞.基于旅客服务与机场管理的航站楼车道边系统研究——以咸阳机场为例[J].民航管理，2017（6）.
　　[7]张胜，黄岩.上海虹桥综合交通枢纽总体设计[J].上海建设科技，2007（5）：1-6.
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