基于GPSS的機場出租車等待方案設計

程若楠 何深寬 韓康燁 廖進蔚

摘? ?要：出租車在機場面臨兩種對策，文章采取決策論的數(shù)學模型，分析兩方案產生收益的影響因素。使用了GPSS/JAVA模擬仿真機場泊車接客系統(tǒng)，編程得到每輛車在設置不同泊車數(shù)量的情況下的滯留時間，同時使用主成分分析法計算城市里程利用率，得出兩種方案的收益公式，最終得到最佳的決策方式。

關鍵詞：通用仿真系統(tǒng)語言;決策論;Matlab

到達機場的出租車司機面臨兩個選擇，即留等載客或空載回城，本文分別通過計算兩種方案下的收益進行對比，以確定選擇方案。

留待接客的收益為從機場到市區(qū)的收入，付出代價的是時間成本，影響出租車在蓄車池等待時間與接客成功率的因素主要有落架航班次和時間，同時兩個成分相互聯(lián)系。直接放空返回市區(qū)拉客的收益為相對于留待機場在損失時間里市區(qū)所賺的里程費，付出代價為從機場到市區(qū)的空載收益。

1? ? 決策模型的建立

各個機場所設泊車位是確定數(shù)據(jù)，可設為n、由出港口到市區(qū)的距離設為s;實際情況為機場航班落架次及機型降落集中度是可由司機觀測得到準確信息。設到港班次α、機型荷載數(shù)β、上座率γ、到港班次α，平均每個航班實際乘客人數(shù)與預定上座率存在大約10%的隨機誤差。

計算港總人數(shù)：

導致留待虧損的主要因素是蓄車池的等待耗時，機場蓄車池派車是一個典型離散排隊系統(tǒng)，與泊車位數(shù)量以及機場對候車區(qū)與駛離區(qū)的銜接管理有關，同時計入乘客上車延遲時間、前后車駛離延遲時間等。以泊車位數(shù)量作為突破口，本文所建模型設定為單車道出租車上客系統(tǒng)，未考慮出租車排隊和候車乘客排隊的隊列長度、平均等待時間等量，假定前提是乘客和待客出租車接近飽和，建立泊位數(shù)量與的線性關系。

由于解析法不能滿足出租車排隊的隨機性和行駛的物理特征，本文采用GPSS/JAVA[1]管理仿真系統(tǒng)模擬不同泊車數(shù)量下的情況。根據(jù)GPSS/JAVA編程得到結果如表1。

泊車系統(tǒng)飽和的情況下平均每輛車耗費的時間：

其中，n為機場接客處泊車位（個）;R為模擬總輪數(shù);T為模擬終止時，模擬時鐘的值（s）。

同時，除節(jié)假日外，機場每天不同時段客流量的大小相似。設司機可觀測到蓄車池內車輛數(shù)為N，將飽和概率設為P1，計算出租車等待時間：

2? ? 模型的求解

設D為決策結果，根據(jù)決策模型OPt D=f（a，s，q），行動集設為A={a1，a2，…，am}，狀態(tài)集S={s1，s2，…，sn}，收益值為qij=q（ai，sj），得到收益矩陣為：

對于P1，影響因素包括每時段航班密集度、滯留乘客量和機場交通網的發(fā)達程度等，表示為x0，x1，x2…，所以P（A1）=f（Xi），根據(jù)調查相關數(shù)據(jù)，到達班次與P1成線性正相關，而惡劣天氣和公交網密集度與P1呈負相關[2]。

對于P2，影響因素包括城市里每時間段出租車供求比、千人擁有量、空載率、道路網密度等，每個城市均有差異，可由查詢數(shù)據(jù)直接匹配到不同城市的出租車里程利用率。其中S1，S2，S3分別表示正常時間，機場需求更大城市需求量更大3種狀態(tài)。A1和A2分別表示留待接客和空載回城兩種選擇。

以北京首都機場為例，將上述擬合收益函數(shù)應用到實際中可得到收益隨時段變化曲線，收集北京市出租車信息[3]。擬合結果如圖1所示。

當收益值為負數(shù)時，建議司機留在機場等待接客;當收益為正數(shù)時，建議司機放空后直接回市區(qū)接客。在7：00～ 12：00和16：00～17：00晚高峰和20：00～22：00，建議司機空載返回市區(qū)接客。而在22：00～24：00以及凌晨2：00～6：00和17：00～20：00，建議司機留待接客。

3? ? 模型的評價

采用GPSS/JAVA管理系統(tǒng)仿真了實際泊車接客情況，使用仿真1 000輪得到的結果規(guī)避了解析法計算實際滯留時間的局限性。由于司機可觀測前方等待的車輛數(shù)，所以，只需要根據(jù)決策論的模型思想，定下系統(tǒng)飽和概率和城市內乘客的需求比即可，提高處理數(shù)據(jù)的效率，得到了較為準確的結果。

[參考文獻]

[1]孫健，丁日佳，陳艷艷.基于排隊論的單車道出租車上客系統(tǒng)建模仿真[J].系統(tǒng)仿真學報，2017（5）：996-1004.

[2]林思睿.機場出租車運力需求預測技術研究[D].北京：電子科技大學，2018.

[3]徐蓉，曾勝軍，李凱.“互聯(lián)網+”時代出租車資源配置的“供求匹配”分析[J].科教導刊，2018（22）：144-145，153.