基于聚類分析的機場長短途出租車優先安排方案

吳作元 何金波 宋元錦

南昌航空大學

一、引言

本文將針對如何優化短途出租車在接客過程中的收益這一問題，提供一個優化解決方案。以深圳寶安國際機場為例，引用某時刻為此機場提供接送乘客服務的984輛出租車的經緯度數據，對其進行空間分布系統分析，建立基于K-means的聚類模型，為最后的優化解決方案提供依據。

二、問題求解

（一）K-means模型建立

取某時刻984條寶安國際機場出租車接送客時的經緯度數據，運用K-means聚類算法[1]分析在此刻出租車的地理空間位置，將這些出租車地理坐標位置聚為兩類，確定兩個最終聚類中心的地理坐標位置。

（二）模型結果

表1 最終聚類中心

表2 每個聚類中的個案數目

由表1和表2可知，出租車數據被劃分為兩類，兩類的最終聚類中心分別為113.7595E、22.6230N和114.1721E、22.6164N，數據總數為984，有效數據為984條，缺失數據為0條，其中類別1有264條，類別2有720條。

三、收益函數的確定和出租車長短途的劃分

出租車司機在機場接送客的過程中的收益往往與接送里程、接客排隊時間、油價等客觀因素有關，在這里，本文主要考慮出租車司機收益與接送里程的關系。

已經研究得出的相關結論表明，出租車司機收益與接送里程近似成一元線性關系。故建立出租車司機收益函數:

四、優先安排方案

（一）目前國內大多數機場出租車接客方案及其帶來的若干問題。目前國內的大部分機場出租車的接客方案多采用長短途制。首先，“短途票”在機場中多為現場工作人員當場發放以及檢驗核查，拉長了接客流程，影響了出租車排隊接客的效率。其次，由于發放“短途票”由現場工作人員進行管理和調制，會出現場面爭執的現象，增加了各個接客環節的調度復雜性。再次，“短途票”往往有時間限制，一些司機為了獲取利益最大化，多會在單張“短途票”時間范圍內額外接送乘客。

（二）引入插隊順序系數。在實際情況下，出租車司機遇到短途乘客的可能性不可避免，現為考慮這部分出租車司機的利益，給予其一定的“優先權”，使得這部分出租車司機的收益盡量趨于平衡。本文考慮蓄車池內的車輛數m和接送短途旅客的出租車收益兩大因素，引入插隊順序系數，

結論：出租車接客時，按上述模型方法判斷乘客是長途還是短途，通過車載設備告知中央系統。設立短途出租車返程插隊通道，可使短途出租車繞過蓄車池，通過欄桿機并入主排隊通道序列。返程的短途出租車依據系統給出的順序進行排隊，駛入插隊通道的欄桿機口，中央系統隨機選擇卡點時刻，卡住當前主排隊通道內的出租車，中央系統控制欄桿機升起，插隊出租車順利并入主排隊通道序列。