上海虹橋機場出租車接機決策的最優規劃

劉瑞琪 呂佳樂

摘要：多年來，虹橋機場一直是上海空港的代名詞，現已成為我國最大的國際海空港之一。隨著機場服務管理系統的發展，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、一天內的航班數和乘客吞吐量、場內排隊車輛數及乘客數等因素，并通過模型的建立和分析為出租車司機找到使收益最大化的最優決策。

本文將基于排隊論對蓄車池內出租車拉客區司機的決策進行了評析，從而達到乘客、出租車和機場服務管理部門的多方共贏。

關鍵詞：排隊論;多目標決策;貝葉斯檢驗;泊松分布

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

車輛從東部入口進入蓄車池后開始進入等待狀態，然后按照先后順序依次通過北部出口，進入乘客等待區。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時間為30s，則可以獲得每分鐘出租車進出場的情況。為此，我們選取了反應蓄車場內出租車基本狀態的指標。

通過對限定范圍內的出租車載客狀態進行每分鐘計數，其中0代表載客，1代表空車，當載客狀態值為0時我們認為該出租車已載乘客準備離場。狀態值為1時認為該車為蓄車場中的等客車輛。

通過對每分鐘出租車GPS信息的統計與數理統計檢驗，我們得到虹橋機場蓄車場的進出場車輛數目與對應航班到達的情況有著較高的相關性。

統計結果表明蓄車場在每30分鐘的時間間隔內會達到動態平衡，即在20：00至20：30時間內蓄車場始終保持212輛的滿場狀態。當然在客流量極大的情況下，蓄車場會啟動人工調度措施。即蓄車場理論停車位不能直接代表等客的出租車數量。

為準確的獲得場內等待車輛與航班到達數的關系，本文建立了多元線性回歸模型。其中選擇了國內航班到達乘客量（x1）、國內航班出發乘客量（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相關系數表明各自變量都與因變量存在著較強的正自相關或負自相關，上海出租車總量在6萬輛左右，一天內的GPS信息更新數據量達到了億萬級別條，通常的計算機無法直接對此類數據進行處理。我們在對數據進行了充分降維后，建立了多元回歸線性模型。

在經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：

得出結論：在國內航班到達乘客量（x1）、國內航班出發乘客量（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，蓄車池出租車數量最多可容納268輛，即在等待乘客期間若蓄車池出租車數量達到268輛，就選擇去市區拉乘客，在等待乘客期間若蓄車池出租車數量沒有達到268輛，出租車司機可選擇在乘車區等候。

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