關于機場出租車司機決策和乘車效率問題的研究

劉楚妍 霍健瑜 關正奇

摘要：為實現機場出租車司機收益和整體乘車效率最大化，通過分析影響司機決策的各主要因素，構建BP神經網絡決策模型，給出司機留下待客還是放空返回市區的決策選擇。利用排隊論，建立機場整體乘車效率最高的優化模型;并在考慮出租車司機收益均衡模型的情況下，構建優先權目標函數，并利用遺傳算法求解。最后演算出滿足出租車司機收益最大化的選擇策略、“上車點”的設置個數和為達到收益平衡的“優先”安排方案。

Abstract： In order to maximize the income of airport taxi drivers and the overall ride efficiency， by analyzing the main factors that affect the driver's decision-making， a BP neural network decision-making model is constructed to give the driver the decision choice of whether to stay for passengers or return to the city. Using queuing theory， an optimization model with the highest overall ride efficiency at the airport is established; and taking into account the equilibrium model of taxi drivers' income， a priority objective function is constructed and solved by genetic algorithm. Finally， it calculates the selection strategy to maximize the revenue of taxi drivers， the number of "boarding points" and the "priority" arrangement plan to achieve the balance of revenue.

關鍵詞：BP神經網絡;排隊論;灰色預測;遺傳算法

Key words： BP neural network;queuing theory;grey prediction;genetic algorithm

中圖分類號：F572;O225 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2020）30-0060-02

0 ?引言

機場陸側交通系統作為連接機場與城市居住區的重要樞紐，需要合理、有效的規劃來為乘客及貨物進出港提供便利通道。本文將在保證機場陸側交通暢通和出租車司機收益一定的情況下，對機場出租車的載客問題進行合理規劃。相較于現有文獻，本文對于解決機場出租車司機的決策和乘客乘車效率問題更具有針對性和完整性。

1 ?基于BP神經網絡的出租車司機決策模型

1.1 出租車司機決策影響因素

①重大活動次數。重大活動次數越多，機場人流量增加，會有更多的人乘坐出租車，機場接客出租車需求量增大。②本月航班次數。每月航班次數正比乘客數量，乘客數增加，選擇乘坐出租車乘客基數增加。③各個月份節假日次數。每個月份的節假日天數不同，將會影響出租車司機的決策，如元旦、春節、清明、端午、勞動節、中秋節、國慶等，多數人會在節假日選擇出行游玩，機場的人數將會增多，對于出租車的需求量也會增加。④機場日均乘坐出租車人數。機場日均乘坐出租車人數正比于出租車需求量。⑤機場日均等候出租車數量。若在接客區等候出租車數量較多，則司機選擇返回市區的可能性較大。因此機場日均等候出租車數量反比于出租車需求量。

1.2 BP神經網絡模型

1.2.1 訓練集和驗證集 ?現有130組每月重大活動次數、月航班班次、月節假日次數、機場日均乘出租車人數、機場日均等候出租車數量和月份的時間序列數據，將前100組作為訓練學習樣本，后30的數據做為驗證樣本。即訓練集為前100組數據，后30組為驗證集。

1.2.2 BP 神經網絡的參數 ?所設置的BP神經網絡預測模型參數如表1所示。

1.2.3 BP 神經網絡預測結果 ?圖 1是 BP 神經網絡預測模型的回歸效果，擬合優度的系數 R 到了 0.96373，說明了 BP 神經網絡對于司機決策預測比較準確。即在實際情況下，由乘車人數、航班次數等5個因素的指標，能準確給出司機的選擇策略。

2 ?基于排隊論的最佳“上車點”設置

2.1 基于排隊論建立乘車模型

排隊模型用四個符號表示，即 X / Y / Z / K 排隊系統。其中第一個符號X表示乘客到達流或乘客到達間隔時間的分布;第二個符號Y表示乘車時間的分布;第三個符號 Z 表示上車點數目;第四個符號 K 是排隊人數限制。

假設上車點每分鐘增加一名乘客，平均每位乘客上車時間為0.5分鐘，排隊滿員數為15人，則可將該系統看作一個 M / M / s / K 混合制排隊系統，上車點數s由Lingo軟件計算出的等待時間Ws決定。由計算結果可知，當站臺個數為3個時，逗留時間約為0.5分鐘，繼續增加站臺逗留時間無明顯變化。為了解站臺個數更大時，是否會出現逗留時間更短的情況，本文將對站臺個數增加時，逗留時間的變化進行灰色預測。

2.2 基于GM（1，1）模型預測乘客逗留時間

最后檢驗預測值并輸出。

由預測結果可知，當站臺數目為3～16個時，乘客逗留時間均約為0.5分鐘，考慮到設置“上車點”所需費用和占地面積等因素，設置3個站臺最為合理。在保證車輛和乘客安全的條件下，此時機場載客區總乘車效率最高。

3 ?基于遺傳算法的“優先權”分配

3.1 模型建立

實現對某些短途載客后再次返回的出租車給予一定的“優先權”，使得這些出租車的收益盡量均衡?；诒疚膯栴}分析，記x為出租車行駛里程，s（x）為出租車油費，Y（x）為司機總收入。以下構建出租車司機收益均衡函數：

出租車油費與出租車路程有如下關系，其中K為系數，s（x）=Kx

司機總收入與路程關系如下，

因此，司機收益均衡函數，即出租車油費占司機總收入的比重如下

可知？啄（x）越小，出租車油費占司機總收入的比重越小，司機的收入越理想。

3.2 遺傳算法求解模型

根據出租車司機收益的特點，遺傳算法中適應度函數值隨設置最大迭代次數變化，在有限迭代次數內，迭代次數為100時自適應度函數出現峰值，因此選取迭代次數為100比較合理。根據遺傳算法原理利用MATLAB對問題進行仿真分析，分析結果如圖2所示。

圖2表明司機收益均衡指數隨路程的變化規律，易知當路程為15公里時，司機收益均衡值達到最大，即出租車油費占司機總收入比重大，司機平均收入低，根據收斂原則，當司機收益均衡值為0.15時為安排出租車行駛里程遠近的臨界值，因此應安排載完2.499～26.25公里的出租車返回時享受“優先權”即安排目的地遠的乘客，載完目的地里程小于2.449公里或者大于26.25公里的出租車返回時安排目的地近的乘客，確保出租車司機的收益均衡。

4 ?總結

在保證司機收益的同時，最大限度地提高整體乘車利用率，這是合理安排資源、收益最大化的本質所在。本文通過對所收集的機場與出租車等多方數據進行分析，構建了相關模型。本文首先利用BP神經網絡對司機的選擇策略構建模型，BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，在面對本文中的非線性問題時，很好的處理了影響因素與司機決策對應關系，構建出司機選擇決策模型，預測值與實際值擬合度較高，具有良好的適應性和分類識別的能力。隨后本文利用排隊模型解決了乘客和出租車之間的匹配問題，緩解了機場交通樞紐排隊的現象。再利用灰色預測理論忽略復雜的客觀表象，通過對原始數據的整理來尋求其變化規律，較好的預測了乘客逗留時間隨站臺數的變化規律。得出在保證車輛和乘客安全的條件下，設置3個站臺時，機場載客區總乘車效率最高。最后本文通過構建司機收益均衡函數即司機收益均衡函數即油費占出租車司機收入的百分比，利用遺傳算法找出收益平衡函數的最優解。進而分析出出租車司機的優先安排方案，對某些短途載客返回的出租車給予一定的優先權，使得出租車司機的收益盡量均衡。

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作者簡介：劉楚妍（1999-），女，河北石家莊人，本科，研究方向為信息科學;霍健瑜（通訊作者）（1998-），男，遼寧盤錦人，本科，研究方向為神經網絡。