基于排队论的机场出租车调度问题研究

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基于排队论的机场出租车最优决策模型

基于排队论的机场出租车最优决策模型作者：姚入榕赵德昌来源：《现代商贸工业》2020年第33期摘要：本文以出租车机场排队接客为背景，基于M/M/1经典排队论模型，引入机场航班载客人数、通往出租车载客点的通道长度、旅客上车时间等参数，建立了司机在蓄车池等待时间与司机观察到的航班数量、蓄车池数量的函数关系。

又有蓄车池等待时间与机场旅客的订单时间之和等于空载返回市区的时间和在市区经营的时间之和，以此建立两种方案的综合收益函数，得出在不同条件下的理性选择方案。

但是，模型并未考虑司机和乘客的心理学因素，具有一定的局限性。

关键词：M/M/1排队论模型;分时段讨论;收益函数中图分类号：F25 ; ; 文献标识码：A ; ; ;doi：10.19311/ki.1672-3198.2020.33.0130 引言随着民航行业的发展，飞机场的客流吞吐量不断增加，而出租车成了很多乘客下飞机后会采取的去市区（或周边）的目的地方式之一。

如果乘客在下飞机后想“打车”，就要到指定的“乘车区”排队，按先后顺序乘车。

机场出租车管理人员负责“分批定量”放行出租车进入“乘车区”，同时安排一定数量的乘客上车。

在此服务系统背景下，存在可优化问题，提高乘客排队乘车效率，简化出租车排队拉客程序等。

目前已有很多研究通过优化机场组织管理方式来提高出租车接客效率，比如同济大学黄岩、王光裕的《虹桥机场T2航站楼出租车上客系统组织管理优化探讨》，华东师范大学颜超的《上海市枢纽机场陆侧公共交通管理研究——以浦东国际机场为例》。

同时也有不少人对于m/m/1模型的排队效率做了研究，比如Sudeep Singh Sanga，Madhu Jain的《Cost optimization and ANFIS computing for admission control of M/M/1/K queue with general retrial times and discouragement》。

基于排队论模型的车场出租车调度问题

数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Tech n o l ogy&Software En g ineering 基于排队论模型的车场出租车调度问题文/史可为张心悦陈润桓（南京邮电大学江苏省南京市210003）摘要：本文针对愈发引人关注的机场出租车决策问题，建立了基于司机收益心理的多级指标决策模型，并参考实地机场数据建立了理想乘车区模型；本文通过建立排队论模型为短途车的载客方案设计提供了一系列可行的方案。

最后通过仿真验证了模型的合理性，旨在合理有效地解决机场出租车面临的一系列问题，促进机场出租车产业的高效发展。

关键词：模糊综合评判法；排队论；蒙特卡洛仿真；粒子群算法1问题背景介绍送客到机场的出租车司机会根据实际情况对下一步工作做岀两种选择：（1）前往缓冲区等待，载客人返回市区。

此时出租车需要付出等待时间成本。

（2）直接空车返回市区载客。

此时出租车司机会付出空载损失费用和损失潜在的载客收益。

两种选择方式引发了值得探讨的问题：（1）司机应该如何进行决策使自己获益最大；（2）管理者应如何管理机场候车区使得总乘车效率最高；（3）为使收益均衡，管理部门应如何给出租车分配“优先权”。

针对这三个问题建立模型求解。

2模型的建立与求解2.1基于多级评价指标的司机载客方案选择决策模型结合文献和实际情况⑴分析发现司机对某方案收益大小的预估主要取决于机场抵达航班的乘客数量、蓄车池内已在等待的出租车的数量、天气状况、道路拥堵情况囚。

因此我们进行指标分级：某段时间内的乘客数量受某时间段内抵达机场的航班数量、蓄车池内已在等待的出租车的数量和当前时间因素（节假日、普通工作日等）影响⑶。

2.1.1基于线性最小二乘拟合的乘客数量回归模型来利用最小二乘法⑷对乘客数量X2关于m个子项指标的变化曲线进行拟合，步骤如下：首先确定回归方程的维数。

由于不同类别的自然环境和特殊时期对乘客数量的影响程度一般由专家打分得出⑸，均为常数因此乘客数量的变化规律是关于某段时间内抵达航班数的二维线性函数。

机场出租车排队问题研究

机场出租车排队问题研究作者：徐若寅来源：《科学与财富》2020年第13期摘要：出租车作为机场外的一种重要的交通工具，是乘客下机后前往目的地的主要交通方式之一。

如何对出租车资源进行合理的调度[1]，以便最大化的缓解机场交通压力成为一个亟待解决的问题。

本文以出租车司机的收益最大化为目标进行决策，建立了收益评价函数，通过上述模型，进一步推导出司机的决策模型【3】。

关键词：出租车资源调度;收益评价函数;司机决策模型1.模型[2]的建立1.1影响出租车司机决策的相关因素现采用“载客率”这一指标来分析判断出租车司机的收益。

将载客率记为W=t/T，其中，t 为某一时间段T内出租车上搭载乘客的总时间。

假设出租车司机在市区内的载客率为定值W0，从机场到达市区和郊区的分界处的时间为t1，在机场排队等待以及乘客上车的时间和为t2，将乘客从机场送往目的地的时间为t3。

（1）倘若司机选择进入蓄车池排队载客，那么该司机在此刻直至将乘客送往目的地这段时间的载客率W1=t3/（t2+t3）由于司机在乘客上车之前无法对其目的地进行准确的判断，因此在进行决策时，司机将认为乘客的目的地为市区，因此t3>t1，故t2+t3>t1。

其中V（t）为t时刻行驶速度，tn为载客行驶时间。

若Z1>Z2，则出租车司机应该选择蓄车池排队载客;若Z1<Z2，则出租车司机应选择空载回市区。

1.2出租车司机决策模型假定管理人员一次放行的出租车数量为C，车辆进入乘车区以后，乘客们开始上车，当最后一位乘客上车完毕，所有出租车共同驶离乘车区，同时从蓄车池中新放出C辆出租车进入乘车区。

显然，一次上车的时间取决于这一次上车过程中速度最慢的乘客，我们认为每一次上车的时间都相等，为t0。

V1 （t）=V1为定值，是出租车在郊区的平均行驶速度，同时V2 （t）=V2也为定值，是出租车在市区的平均行駛速度。

平均每隔Y秒钟的时间，就有一辆出租车进入蓄车池，那么蓄车池中最大蓄车辆n=t2/Y，即当蓄车池内出租车数量大于n时，司机应选择回到市区，蓄车池内出租车数量小于或者等于n时，司机应选择在蓄车池内等待。

《2024年基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》范文

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言在现代化交通枢纽中，出租车上客区作为旅客出行的重要节点，其服务效率直接影响到旅客的出行体验和交通枢纽的运营效率。

然而，由于多种因素的影响，如旅客流量、服务台数量、排队规则等，出租车上客区的服务常常面临巨大的压力。

本文将基于排队论的理论和方法，对枢纽内出租车上客区服务台进行优化研究，以提高服务效率和旅客满意度。

二、排队论理论基础排队论，又称随机服务系统理论，是研究系统中个体排队等候服务过程的概率规律的理论。

在出租车上客区服务台优化中，排队论能够通过分析顾客到达和服务时间的概率分布，为优化提供有力的理论支持。

三、枢纽内出租车上客区现状分析（一）现状描述当前，枢纽内出租车上客区的服务台数量、布局、排队规则等均存在一定的问题。

例如，服务台数量不足、布局不合理、排队规则不明确等，导致旅客等待时间过长，影响出行体验。

（二）问题分析通过实地调查和数据分析，发现主要问题包括：1. 服务台数量与旅客流量不匹配；2. 排队规则不明确，导致旅客拥挤；3. 服务台利用率低，部分时间出现空闲现象；4. 旅客等待时间过长，影响出行体验。

四、基于排队论的优化策略（一）增加服务台数量与优化布局根据排队论的分析结果，合理增加服务台数量，优化服务台布局。

通过模拟不同场景下的排队情况，确定最佳的服务台数量和布局方案。

（二）明确排队规则与引导标识制定明确的排队规则，如先到先服务、按车次号顺序服务等。

同时，设置清晰的引导标识，引导旅客有序排队。

（三）提高服务台利用率与服务质量通过培训提高服务员的专业技能和服务意识，提高服务台利用率和服务质量。

同时，采用先进的信息化技术，如智能调度系统、电子显示屏等，提高服务效率和旅客满意度。

（四）实施动态调整策略根据实际运营情况，实施动态调整策略。

例如，在旅客流量较大的时段增加服务台数量，在旅客流量较小的时段减少服务台数量，以实现资源的合理配置。

五、实施效果评估与持续优化（一）实施效果评估通过对比优化前后的数据，评估实施效果。

机场出租车司机综合决策及机场出租车管理模型和机场的出租车问题

机场出租车司机综合决策及机场出租车管理模型和机场的出租车问题机场出租车司机综合决策及机场出租车管理模型和机场的出租车问题一直是广大机场管理部门和出租车司机所关注的重要问题。

合理的综合决策及有效的管理模型能够提高机场出租车服务质量和运行效率，优化机场出租车管理过程，降低运营成本，提升乘客满意度。

下面将从机场出租车司机综合决策、机场出租车管理模型和机场出租车问题三个方面来进行介绍。

一、机场出租车司机综合决策1. 乘客接载决策机场出租车司机在决策是否接载乘客时，需要考虑诸多因素，如乘客目的地、路况、出租车空车率、乘客数量等。

司机可以通过分析历史数据和实时数据，结合智能调度系统的支持，进行最优的乘客接载决策，提高司机的收益和顺利率。

2. 路线选择决策机场出租车司机在决策路线选择时，可以利用导航系统、交通信息实时更新系统等辅助工具，根据交通拥堵情况和路面信息，选择最短、最快、最经济的路线，节省行驶时间和成本，提高司机效率和收入。

3. 资源配置决策机场出租车司机在决策资源配置时，需要考虑平衡各个终端的接送需求、司机资源的分布情况和运营成本。

司机可以通过合理地分配车辆和司机资源，提高载客率、降低空驶率，提升经济效益和服务质量。

二、机场出租车管理模型1. 预测模型机场出租车管理部门可以通过建立数据模型，分析历史数据和实时数据，预测乘客流量、交通拥堵情况等信息，为司机提供相关的决策支持，优化出租车服务和管理。

2. 调度模型利用智能调度系统，将机场出租车司机的位置信息、乘客需求信息、交通状况等数据进行实时分析和处理，生成最优的调度方案，提高出租车的利用率和工作效率。

3. 评估模型建立机场出租车服务质量评估模型，对司机的服务质量、行车安全等进行评估和监控，及时纠正和改进不足之处，提升乘客满意度。

三、机场出租车问题1. 排队问题机场出租车乘客排队时常常出现拥挤、混乱的情况，影响乘客体验和运营效率。

应通过完善的排队管理措施和优化的排队算法，提高乘客的排队效率和满意度。

机场出租车智能调度策略研究

机场出租车智能调度策略研究作者：廖周宇程艺明石敏斐来源：《科技视界》2020年第19期摘要针对机场乘客的目的地有长短途之分，出租车载客收益与载客的行驶里程有关。

因此引发短途司机为了收益违规超速驾驶甚至就地抛客、宰客、倒客等一系列问题。

本文提出了采用机场出租车智能调度系统管理模式，并设计了“出租车短途业务的判定法”，该判定法将系统自动收集各种数据计算得到出租车的收益和每小时平均收益，通过每小时平均收益是否小于该省每小时最低工资来判断是否属于“短途”，若属于“短途”，再次返回机场则无须排队，直接进入绿色通道。

本文还设计了黑名单功能和举报功能，对司机的违规行为进行相应的处罚。

关键词机场出租车;智能调度系统管理模式;出租车短途业务判定法;绿色通道中图分类号： G08G1/00 ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码： ADOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2020.19.084AbstractThere are long-distance and short-distance destinations for airport passengers， and taxi passenger income is related to passenger mileage. Therefore， a series of problems， such as throwing， killing and reversing passengers on the spot， are caused by the short distance drivers in order to gain illegal speeding driving. In this paper， the management mode of airport taxi intelligent dispatching system is proposed， and the "judgment method of taxi short distance business" is designed. The judgment method automatically collects all kinds of data to calculate the taxi revenue and average revenue per hour， and judges whether it belongs to "short distance" by whether the average revenue per hour is less than the minimum wage per hour of the province， if it belongs to "short distance"， return to the airport again without queuing， directly into the green channel. The system also designs blacklist function and report function to punish the driver's illegal behavior.Key wordsAirport taxi; Management mode of intelligent dispatching system; Taxi short distance business judgment method; Easy access0 引言随着我国经济发展水平和人民收入的提高，航空出行在众多出行方式中占比越来越大，而出租车作为人们离开机场的主要方式之一，在给旅客带来便利的同时，也给机场的管理带来很大的麻烦。

基于排队论和蒙特卡洛算法的机场出租车司机决策问题

1 问题背景随着国民经济的增长及居民消费水平的提升刺激了航空运输的发展，飞行出行方式更加普遍。

乘客下飞机后通过何种方式离开机场，给机场多元化交通方式的运力带来了更大的压力[1]。

出租车由其便捷和灵活的特点，是机场交通运输的重要工具之一。

国内的多数机场都是将送客（出发）和接客（到达）通道分开的。

送客到机场的出租车司机将根据自己的经验抉择是前往到达区排队等待载客返回市区还是直接放空返回市区拉客。

2 模型求解对于出租车司机的决策问题，主要问题是对选择(A)前往到达区排队等待载客返回市区和选择(B)直接放空返回市区拉客进行抉择。

是否选择(A)是通过时间成本来衡量，选择(B)的衡量指标是空载费用和可能损失潜在的载客收益。

图1 决策思维导图同时影响时间成本的因素为等待时间和单位时间出租车平均收入，影响等待时间的因素为乘客数量、排队出租车数量以及通行能力，影响空载费用的因素有市区到机场的距离、耗油费用。

将上面的表述做成思维导图如图1所示。

2.1 时间成本2.1.1 影响因素说明由以上分析可知，影响司机做出选择(A)的主要因素为时间成本，而影响时间成本的因素有等待时间和单位时间出租车平均收入，同时影响等待时间的因素有乘客数量、排队出租车数量以及通行能力。

（1）乘客数量在不考虑其他因素的情况下，乘客数量越少，等待时间越长，时间成本越高，做选择（A）的可能变小，乘客数量越多，等待时间越短，时间成本越低，做选择（A）的可能变大。

（2）排队出租车数量在不考虑其他因素的情况下，排队出租车数量越多，等待时间越长，时间成本越高，做选择（A）的可能变小，排队出租车数量越少，等待时间越短，时间成本越低,做选择（A）的可能变大。

（3）通行能力通行能力是指道路上某一点，某一车道或某一断面处，单位时间可能通过的最大交通实体数（辆/H）。

通行能力越强时，单位时间内通过的车辆越多，排队等候的时间则会越少，时间成本越低，做选择（A）的可能变大，通行能力越低，单位时间内通过的车辆越少，排队等候的时间则会越多，时间成本越高，做选择（A）的可能变小。

出租车在机场的运营管理研究

系统中出租车司机的平均数 L0 满足：
1.2.3 数据的分析与拟合 λ=3.40 =1.5
将 n=6 代入上式可得：乘客的上车能力 μ=1/t=0.67，乘车系统强度 p=λ/μ=5.10，已知 5.10/6=0.85<1，所以存在极限。空闲时间概率：P0=0.030。乘车系统中排队出租车司机的平均数 :L=27。出租车司机的平均排队时间 :W=7.90。出租车司机平均等待时间 :W0=9.40。系统中出租车车辆的平均数 :L0=32.10。由此可见，当司机选择去蓄车池等待载客时，由数据可知，大约有 32 辆车已经在等待载客了，其中 26 辆车还在蓄车池内等待，6 辆车已经进入乘车区了，还需五次才会轮到该出租车司机，则该出租车司机还需等待 86.5 分钟才能进入蓄车池，要过 101.5 分钟才能接载到乘客。 1.2.4 收益情况设司机收到的最终收益为 Y，总收益为 Y1（Y1>1.4X），平均车速为 45km/h, 行驶路程为 S, 载客时间为 10 分钟，则司机的最终收益 Y=Y1-0.7S。则司机往返一次的时间为 2X/45+10, 若 T>2X/45, 则应该选择方案二。已知司机最终收益 Y=Y10.7S, 若 S/45+10>T, 则选择方案一。 2 问题二 2.1 数据采集与分析数据采集：该机场航班在上午 8：00 到夜晚 23：55 将会有 30 多场航班，即在这 30 多场航班中，可认为乘客是无限多的，即到乘车区的乘客是源源不断的，满足问题一中的（M/M/n）模型。 2.2 数据分析司机往返市区最终收益为 Y=Y11.08X=110-1.08*19=89.48 元。当出租车司机接载到乘客的时间 T=15+38/90=15.42，决策 A 与决策 B 收益相同。当出租车司机接载到乘客的时间 T>15.42 时，决策 B 收益较大，出租车司

基于排队生灭理论的机场乘车效率问题

基于排队生灭理论的机场乘车效率问题交通问题一直是现代生活中的一个隐患，出租车作为主要的载客交通工具之一，在日常出行中起到了很重要的作用。

本文提及到的是关于送客到机场的出租车，希望根据机场的航班时间表和客流量为出租车司机在蓄车池排队等候进场载客和直接放空返回市区拉客两者之间中做出最佳选择，使得其利益最大化。

标签：选择决策模型;排队生灭理论;收益;优化机场作为承接多种交通方式的交通枢纽，其客流量较大，为了保证枢纽安全、高效、有序地运转，需利用枢纽的交通方式将到站乘客尽快疏散。

其中，出租车作为乘客离站的一种交通方式，等候乘车的排队服务秩序水平一定程度上影响着乘客的离站效率。

枢纽是否能够有序快速地运转直接影响出租车司机的决策、服务导向和其收益水平，因而确定出租车司机本身合理的决策偏好称为解决问题的关键。

我们旨在通过建立合理的出租车决策模型，给出司机正确的选择策略。

并在一些特殊情况下合理安排出租车和乘客，在保障车辆和乘客安全的条件下，使得乘车效率提高，保障出租车司机的收益尽量均衡。

一、机场出租车司机决策存在的问题分析对送客到机场的出租车司机的两种选择其一为载客返回，其二为空车返回，进行分析可知，运用排队理论分析出租车司机的时间成本和空载成本，了解送客到机场的出租车司机的下一步决策可能与哪些因素有关。

研究机场乘客数量的变化规律，合理优化出租车司机的收益，转换排队生灭模型中的对象，即可较容易得到出租车司机的排队时间，进而决定决策模型。

二、模型假设前提（1）假设所有的司机都是理性人，有共同预期目标，即出租车司机的目标为收益最大化，自身成本最低化。

（2）假设出租车司机与乘客无权选择匹配对方且司机无权拒载乘客。

（3）假设相同经营活动行为的出租车司机收益服从正态分布，围绕着一个均值上下微幅波动。

三、基于问题的模型的建立与求解（一）出租车司机收益模型在假设条件下，所有的出租车司机认为都是理性人且具有相同的预期，同时相同经营活动下，预期收益都是十分相近的。

机场出租车乘车调度策略研究

机场出租车乘车调度策略研究摘要：随着空中交通的日益发达，机场成为人们出行的重要枢纽之一、作为机场的重要配套服务之一，出租车服务的质量和效率直接影响着旅客的出行体验。

因此，研究机场出租车乘车调度策略具有重要的现实意义。

本文将综合利用现有的调度算法和机器学习方法，对机场出租车乘车调度策略进行研究，并提出一种基于数据驱动的乘车调度策略。

一、引言机场出租车服务作为机场交通的重要组成部分，在满足旅客的出行需求方面起着重要作用。

然而，由于机场地理位置复杂、交通流量大以及需求的不确定性等原因，机场出租车乘车调度面临诸多问题。

因此，研究机场出租车乘车调度策略具有重要的现实意义。

二、研究方法本文将综合利用现有的调度算法和机器学习方法，对机场出租车乘车调度策略进行研究。

首先，我们将调查不同机场的出租车乘车需求特点，并分析出租车乘车需求的影响因素，包括时间因素、地理因素以及旅客数量等。

然后，我们将建立机场出租车乘车调度的数学模型，以最小化旅客等待时间和车辆空驶率为目标函数，综合考虑出租车分布、旅客需求和交通状况等因素。

最后，我们将基于机器学习的方法，使用历史数据进行模型训练，并评估不同调度策略的性能。

针对整体调度，我们可以使用离线调度算法，如剪枝算法、遗传算法等，对乘车需求进行分配和车辆进行分配。

离线调度可以在系统负载较低的时候进行计算，从而减少调度的时间复杂度。

同时，我们可以利用机器学习方法，通过分析历史数据，预测未来的乘车需求，并进行相应的分配和调度。

针对实时调度，我们可以利用在线调度算法，如动态规划算法、贪心算法等，对实时的乘车需求进行响应和车辆进行分配。

在线调度可以在乘客需求发生变化时进行实时计算，从而提高乘客的等待时间和车辆的利用率。

同时，我们可以利用实时数据和位置服务技术，通过计算车辆的行驶距离和时间，进行合理的调度决策。

四、实验与分析我们将基于真实的机场出租车乘车数据和历史数据，对提出的乘车调度策略进行实验和分析。

《2024年基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》范文

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言随着城市交通日益繁忙，枢纽内出租车服务的重要性逐渐凸显。

枢纽内出租车上客区服务台的运营效率直接影响着乘客的出行体验和枢纽的整体交通流线。

因此，本文以排队论为基础，针对枢纽内出租车上客区服务台进行优化研究，以提高服务效率，提升乘客满意度。

二、排队论基础理论排队论是一种研究系统中排队现象的理论方法，适用于描述和解决各种服务系统的运行和优化问题。

在枢纽内出租车上客区的服务台中，排队论可应用于描述乘客等待出租车的过程和规律。

基本排队模型包括到达间隔时间、服务时间、排队规则等要素。

通过对这些要素的分析，可以揭示服务台的运行规律和瓶颈所在。

三、枢纽内出租车上客区现状分析目前，枢纽内出租车上客区存在以下问题：一是服务台数量不足，导致乘客等待时间过长；二是服务台布局不合理，导致乘客在寻找空台时浪费时间；三是服务效率低下，如司机操作不熟练、车辆调配不均等。

这些问题严重影响了乘客的出行体验和枢纽的交通流线。

四、基于排队论的服务台优化策略针对上述问题，本文提出以下基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化策略：1. 增加服务台数量：根据排队论原理，通过分析乘客到达率和平均等待时间等数据，合理增加服务台数量，缩短乘客等待时间。

2. 优化布局：根据乘客流量和流动方向，合理规划服务台的布局，减少乘客在寻找空台时的时间成本。

3. 提高服务效率：通过培训和考核提高司机操作熟练度，优化车辆调配机制，减少车辆空驶和拥堵现象，从而提高服务效率。

4. 引入智能调度系统：利用现代信息技术，如大数据分析和人工智能等，实时监测和调度出租车资源，实现供需平衡，提高整体运营效率。

5. 实施动态定价策略：根据排队情况和供需关系，实施动态定价策略，引导乘客在不同时间段和区域选择合适的出行方式，缓解高峰期和服务台的拥挤情况。

6. 建立评价与反馈机制：通过乘客满意度调查和服务质量评价等方式，收集乘客对服务台的意见和建议，及时调整和优化服务策略。

机场出租车司机决策与出租车合理配置问题

机场出租车司机决策与出租车合理配置问题随着城市化的不断发展，人们的出行需求变得越来越多样化和个性化。

作为城市出行的一种重要方式，出租车在人们的出行中扮演着重要的角色。

特别是在机场这样的交通枢纽，出租车更是成为了人们短途出行的首选。

机场出租车司机在面对乘客的选择和出租车的合理配置上却面临着一些难题。

一方面，机场出租车司机面临着如何应对不同乘客出行需求的问题。

机场是一个交通集散地，乘客的出行目的各异，有的是因为商务出行需要快速到达目的地，有的是因为旅游休闲需要舒适的出行体验。

对于出租车司机来说，如何根据乘客的需求来做出决策是一个需要考虑的问题。

举例来说，如果一位乘客要前往市区的商务区，时间比较急迫，这时出租车司机需要选择一条短距离的路线，并且要保证车辆的舒适性和安全性；而如果是一位外地游客，司机要为其提供的是一种通畅不堵车并且能够让乘客欣赏到城市风光的体验。

出租车司机需要根据乘客的需求和出行目的来做出不同的决策，这需要丰富的出租车驾驶经验和对城市道路情况的熟悉程度。

机场出租车司机还面临着如何合理配置出租车的问题。

机场的出租车数量是有限的，一般情况下无法满足所有乘客的需求。

这就需要出租车司机在选择顾客的时候要兼顾公平和效益。

在机场排队等候的出租车司机们需要根据乘客的目的地、出行人数、出行时间等因素来做出选择。

出租车司机们还需要合理安排自己的休息和工作时间，不仅要保证自己的身体健康，还要为乘客提供良好的服务。

出租车司机需要在公平和效益之间取得平衡，提高出租车的使用效率，满足乘客的出行需求。

为了解决机场出租车司机决策和出租车合理配置问题，有必要从以下几个方面来思考。

政府部门可以通过加强对出租车行业的管理和规范来解决这一问题。

从政策层面上，制定相关管理规定和政策措施，引导出租车司机根据乘客需求做出合理的决策。

政府可以建立统一的出租车调度中心，通过信息化技术和大数据分析，实现出租车的合理调度和优化配置，提高出租车的使用效率。

《2024年基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》范文

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言随着城市交通的快速发展，枢纽内出租车服务成为了连接城市各个区域的重要环节。

然而，在繁忙时段，上客区的服务台往往面临大量的等待和拥堵问题，不仅影响了乘客的出行体验，也降低了出租车的运营效率。

本文基于排队论，对枢纽内出租车上客区服务台进行优化研究，以提高服务效率和乘客满意度。

二、排队论基础排队论，又称为随机服务系统理论，主要研究服务系统中随机因素的作用。

在枢纽内出租车上客区服务台中，排队论可应用于分析乘客到达和离开的规律、服务台数量的配置以及服务时间的分布等。

通过排队论的模型分析，可以找出服务台运营中存在的问题，为优化提供依据。

三、现状分析当前，枢纽内出租车上客区服务台存在以下问题：1. 服务台数量不足：在高峰时段，大量的乘客等待上出租车，导致排队时间过长。

2. 服务效率低下：部分服务台的服务时间过长，影响了乘客的等待体验。

3. 乘客和出租车司机沟通不畅：部分乘客对服务台的运作方式不够了解，导致出现不必要的误会和延误。

四、优化措施基于排队论的分析，我们提出以下优化措施：1. 合理配置服务台数量：根据乘客到达的规律和服务时间分布，合理配置服务台数量。

在高峰时段增加临时服务台，以缓解乘客的等待时间。

2. 提高服务效率：通过培训和激励机制，提高服务人员的业务水平和服务质量。

同时，引入智能化设备，如自助排队系统、叫车显示屏等，以提高服务效率。

3. 优化沟通机制：加强乘客和出租车司机之间的沟通，提供明确的指示牌和引导系统，帮助乘客快速找到合适的出租车和服务台。

同时，通过线上平台和语音提示等方式，为乘客提供更便捷的服务体验。

五、模型构建与实证分析1. 模型构建：根据排队论原理，建立枢纽内出租车上客区服务台的排队模型。

该模型包括乘客到达规律、服务时间分布以及服务台数量配置等方面。

通过模型分析，找出影响服务效率和乘客满意度的关键因素。

2. 实证分析：基于实际数据对模型进行验证和调整。

《2024年基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》范文

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言随着城市交通压力的不断增加，枢纽内出租车上客区的服务效率显得尤为重要。

服务台作为上客区的重要设施，其布局、数量以及管理策略的合理性直接影响着乘客的乘车体验和出租车公司的运营效率。

因此，如何基于排队论对枢纽内出租车上客区服务台进行优化，成为了亟待解决的问题。

本文将探讨排队论在枢纽内出租车上客区服务台优化中的应用，以期提高服务效率和乘客满意度。

二、排队论理论基础排队论是一种研究排队现象的理论，主要应用于分析服务系统中的等待时间、排队长度以及服务效率等问题。

在枢纽内出租车上客区服务台的应用中，排队论可以帮助我们了解乘客到达的规律、服务台的配置以及排队系统的性能等。

通过建立数学模型，我们可以对服务台的布局、数量以及管理策略进行优化，以提高服务效率和乘客满意度。

三、服务台现状分析当前，枢纽内出租车上客区服务台存在以下问题：1. 服务台数量不足，导致乘客排队等候时间过长；2. 服务台布局不合理，导致乘客流动不畅；3. 服务台管理不规范，缺乏有效的调度和协调机制。

四、基于排队论的服务台优化策略针对上述问题，我们可以基于排队论进行服务台优化，具体策略如下：1. 确定乘客到达规律：通过观察和统计，了解乘客到达的规律和特点，为建立数学模型提供依据。

2. 建立数学模型：根据乘客到达规律和服务台配置情况，建立排队论数学模型，分析排队系统的性能指标，如等待时间、排队长度等。

3. 优化服务台布局：根据数学模型的分析结果，优化服务台的布局，使乘客流动更加顺畅，减少拥挤和拥堵现象。

4. 调整服务台数量：根据排队系统的性能指标和服务需求，合理配置服务台数量，避免资源浪费和乘客等待时间过长的问题。

5. 引入调度和协调机制：建立有效的调度和协调机制，对服务台进行合理调度和协调，提高服务效率和乘客满意度。

五、实施与效果评估在实施基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化后，我们需要对实施效果进行评估。

机场出租车司机决策与出租车合理配置问题

机场出租车司机决策与出租车合理配置问题机场出租车司机决策与出租车合理配置问题是指在机场附近的出租车司机如何决策以及如何合理配置出租车的问题。

机场是一个重要的交通枢纽，每天有大量的乘客需要从机场到达目的地或从目的地到达机场。

出租车司机的决策和出租车的合理配置对于提供高质量的服务和满足乘客需求非常重要。

出租车司机应根据在机场的出租车排队情况和等待时间来决定是否选择进入机场的出租车队列。

如果排队的出租车较少且等待时间较短，司机应选择进入队列，以便迅速接到乘客并提供服务。

如果排队的出租车较多且等待时间较长，司机可以选择在机场周围的街道上巡游，以寻找其他乘客。

这样可以最大限度地减少司机的等待时间，并提高出租车的使用率。

出租车司机在决定是否接受某个乘客的请求时，应考虑乘客的目的地和出租车的当前位置。

如果乘客的目的地离机场较近，司机应立即接受请求并前往目的地。

如果乘客的目的地离机场较远，司机可以考虑接受其他乘客的请求，在乘客的目的地附近寻找更多的出租车需求。

这样可以最大限度地提高出租车的利用率，并减少乘客的等待时间。

出租车的合理配置对于满足乘客需求和提供高质量的服务非常重要。

一种合理的配置方法是根据机场的出租车需求和乘客的目的地来确定司机的工作时间和工作地点。

在机场高峰期，应增加出租车司机的数量，并将他们集中在机场附近，以满足乘客的需求。

而在机场非高峰期，可以减少出租车司机的数量，并让他们分散在机场周围的不同地点，以更好地满足分散的乘客需求。

出租车司机还应根据乘客的需求和出租车的可用性来选择适当的出租车类型。

如果乘客需要运送大量行李或乘坐多人，司机应选择有较大载客量和储物空间的出租车。

而如果乘客只需要短程搭乘或只携带少量行李，司机可以选择较小的出租车，以节省燃料和运营成本。

机场出租车可插队排队问题研究

机场出租车可插队排队问题研究作者：徐若寅来源：《科学与财富》2020年第13期摘要：在机场、高铁站、客车站等大型运输枢纽中，常常会有出租车蓄车池的存在，伴随的问题是如何优化出租车的资源。

但是因为这些客运站距离市区较远，如果乘客的乘车距离较短，就会造成运送他们的出租车收益较低的情况，本文根据采用可插队排队论模型【1】，以一个机场举例，探究了出租车在蓄车池中的运行规律，给予部分出租车插队的权利。

关键词：大型运输枢纽;出租车资源调度;可插队排队论模型一、问题阐述以一批次C辆出租车为单位，假设客流量充足，具有优先权的出租车会在优先等待区等待，当具有优先权的出租车达到一个批次的数量且当前载客批次的出租车全部载客驶出乘车区时，具有优先权的出租车可以驶入乘车区。

拥有优先权的出租车很难有需要排队的情况，而普通出租车的数量也会处于动态平衡中。

假定出租车队伍中有Z辆出租车时，出租车的到达率等于运行过程中的平均到达率K1，如果任意一辆无优先权的出租车进入蓄车池，那么它前面的出租车数在Z上下波动。

所以如果暂时忽略前方Z辆出租车，则本问题可等同于一批乘客对一批出租车服务的具有优先级的排队论模型。

则满足一个批次的平均到达率为K_1/C批次/min，即服从泊松分布，其中D%是搭载过短程旅客的具有优先權的出租车比例。

一个批次出租车在乘车区等待乘客满足等上一个批次的数量需要时间N，服从指数分布。

二、模型的建立与求解【2】根据机场的实际情况，假定C=6，K1=4， D=0.2，N=60s，Z=70。

三、结语本文依据出租车蓄车池的基本情况，采用了可插队排队论模型，会给予短途载客再次往返的司机一定的“优先权”，缓解了部分短程出租车收益较低的问题。

参考文献：[1]弗雷德里克.S.希利尔，杰拉尔德.J.利伯曼.运筹学导论[M].第8版.北京：清华大学出版社，2007.8：747-791.[2]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].第5版.北京：高等教育出版社，2018.5.。

基于排队论的机场出租车乘车站点优化设计

基于排队论的机场出租车乘车站点优化设计摘要出租车是城市客运体系中的重要组成方式，具有方便、快捷、舒适、通达性高等特点。

本文中所论述的主要是机场出租车城车上车点优化设计来提升通行能力。

首先在尽可能保证乘客和司机安全的情况下，设计了直线式站点和岔路式站点两种机场并行双车道乘客乘车方式。

而后运用排队论方法，构造单路排队多通道服务系统，最终得出直线式和岔路式对出租车流量推荐适用范围：直线式2站位、3站位和4站位对应的通行能力范围分别为：<100、(100,150)、>150（taxi/h）；岔路式2站位、3站位和4站位对应的通行能力范围分别为：<120、(120,180)、>180（taxi/h）。

如此设置“乘车点”能使总的乘车效率提高。

关键词排队论站点设计一、模型假设1.本文只考虑出租车司机，不考虑网约车；2.假设交通状态处于理想状态，没有交通意外事故发生；3.假设每个站位的平均服务时间相同。

二、乘车点优化设计2.1 上车点形式选择研究本文考虑了如下两种乘车模式，如下图6,7：图 2 直线式乘车方式两种乘车方式分别具有其优缺点。

直线式车辆进出站点容易，减少车辆站点延误，并且设计简单，成本较低，改扩建较为方便。

但是停靠占用一条车道，形成道路瓶颈，降低路段通行能力，高峰期容易造成交通堵塞，而且出租车停靠时，尾随车辆必须减速行驶或变换车道，存在安全隐患。

而岔路式对路段交通影响较小，很大程度上减少了交通运行的延误，但是同样存在变换车道才能进站服务，停靠延误较大、相比直线式，占用空间资源较大的缺陷。

2.2站位数设计模型停车站站位数是各站点中微观优化设计的一个主要目标，在确定了站点位置和形式后，确定站位数成为站点优化设计的又一重要工作，也是站点优化设计研究的关键部分。

2.2.1排队论分析首先，由于各车辆平均上客时间差别不大，前后车辆上客时间差在0.3秒左右，为简化计算，可以假设在每个点位的平均服务时间相同的前提下，运用排队模型对出租车上客点进行分析。

关于机场出租车司机决策和乘车效率问题的研究

关于机场出租车司机决策和乘车效率问题的研究刘楚妍霍健瑜关正奇摘要：为实现机场出租车司机收益和整体乘车效率最大化，通过分析影响司机决策的各主要因素，构建BP神经网络决策模型，给出司机留下待客还是放空返回市区的决策选择。

利用排队论，建立机场整体乘车效率最高的优化模型;并在考虑出租车司机收益均衡模型的情况下，构建优先权目标函数，并利用遗传算法求解。

最后演算出满足出租车司机收益最大化的选择策略、“上车点”的设置个数和为达到收益平衡的“优先”安排方案。

关键词：BP神经网络;排队论;灰色预测;遗传算法Keywords：BPneuralnetwork;queuingtheory;greyprediction;geneticalgorithm0 引言机场陆侧交通系统作为连接机场与城市居住区的重要枢纽，需要合理、有效的规划来为乘客及货物进出港提供便利通道。

本文将在保证机场陆侧交通畅通和出租车司机收益一定的情况下，对机场出租车的载客问题进行合理规划。

相较于现有文献，本文对于解决机场出租车司机的决策和乘客乘车效率问题更具有针对性和完整性。

1 基于BP神经网络的出租车司机决策模型1.1出租车司机决策影响因素①重大活动次数。

重大活动次数越多，机场人流量增加，会有更多的人乘坐出租车，机场接客出租车需求量增大。

②本月航班次数。

每月航班次数正比乘客数量，乘客数增加，选择乘坐出租车乘客基数增加。

③各个月份节假日次数。

每个月份的节假日天数不同，将会影响出租车司机的决策，如元旦、春节、清明、端午、劳动节、中秋节、国庆等，多数人会在节假日选择出行游玩，机场的人数将会增多，对于出租车的需求量也会增加。

④机场日均乘坐出租车人数。

机场日均乘坐出租车人数正比于出租车需求量。

⑤机场日均等候出租车数量。

若在接客区等候出租车数量较多，则司机选择返回市区的可能性较大。

因此机场日均等候出租车数量反比于出租车需求量。

1.2BP神经网络模型1.2.1训练集和验证集现有130组每月重大活动次数、月航班班次、月节假日次数、机场日均乘出租车人数、机场日均等候出租车数量和月份的时间序列数据，将前100组作为训练学习样本，后30的数据做为验证样本。

基于排队论的机场出租车决策模型研究--以浦东机场为例

基于排队论的机场出租车决策模型研究--以浦东机场为例徐士博;程晓燕;孙闯闯
【期刊名称】《甘肃科技》
【年(卷),期】2022(38)7
【摘要】出租车以其方便快捷的特点,已成为人们出行的主要交通工具之一。

尤其是选择飞机出行的人们,在离开机场时,出租车往往是一个不错的选择。

本研究以上海浦东国际机场为例,分析了出租车司机决策机制,并根据现有的机场数据建立了出租车司机决策模型。

然后基于排队论给出了机场出租车司机的决策方案。

优化结果表明,设置7个可同时供乘客上车的“服务台”可达到乘客等待时间、车辆排队时间以及“服务台”建设费用最小的效果。

【总页数】4页(P68-71)
【作者】徐士博;程晓燕;孙闯闯
【作者单位】甘肃农业大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F571
【相关文献】
1.基于排队论的机场出租车最优决策模型
2.基于排队论的机场蓄车池优化方案的应用研究
——以上海浦东机场为例3.基于排队论对机场出租车问题的研究——以首都国际机场为例4.基于排队论的机场出租车司机决策模型——以杭州市为例5.机场出租
车的管理和运营方案研究
——以浦东机场为例
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基于排队论的出租车接驳点乘车效率优化研究

基于排队论的出租车接驳点乘车效率优化研究摘要：本文以出租车接驳点为研究对象，运用排队论的相关内容，对出站口出租车排队车道和乘客上车点进行合理规划，减少乘客出站后的换乘等待时间，提高乘车效率，继而提高机场、高铁站出站口的人流流动效率，对出站口等车拥堵、出租车载客率低等相关问题的优化有很大的帮助。

要想提高机场、高铁站出站口出租车乘车效率，解决好出租车排队问题和乘客上车问题起着关键作用。

本文对出租车接驳点乘车效率的优化，不仅能有效减少乘客换乘等待时间、减少出租车司机排队接客时间，而且也能对与等待有关的效率优化问题提供一些启发。

关键词：出租车；换乘；乘车效率：排队论一、排队论相关理论排队论(queuingtheory)也称为随机服务系统理论，是一种解决服务质量和费用问题的科学，它涉及到三个方面：性态问题、最优问题和统计推理。

其中性态问题是研究各类排队体系的概率规律，研究队长分布、等待时间分布和忙期分布，其中包含了瞬时状态与稳定状态;最优问题可分为动态最佳和静态最佳,其中动态最佳是指已有的排队体系的最优运行，而静态最佳则是最优的设计;排队体系的统计推理就是通过对某一特定的排队体系进行判定,从而使其能更好地运用排队论进行分析。

本文运用排队对乘客到达换乘区域和出租车服务时间进行了统计分析，得到了乘客等待时间、乘客排队长度等定量指标，并据此对系统结构进行优化或再安排，以达到上车点设置最经济、乘车效率最优的目的。

本文乘客到达出租车换乘区域的时刻和乘客上车的时间即出租车的服务时间属于随机分布。

排队系统通常由输入过程、排队规则和服务机构组成。

在对排队模型分类的过程中，影响因素有：连续的客户到达时间分布、服务时间分布和服务台数量。

其中表示相继到达间隔时间和服务时间的各种分布的符号及含义如下表所示：表1各种分布符号及含义一般服务时间的分布综上所述，排队模型可表示为：X/Y/Z/A/B/C各符号含义如下表所示：表2排队模型各符号及含义如果把实际问题当成排队问题来解决，首先要判断其属于哪类排队模型，在此模型中，顾客到达的时间分布和服务时间的分布是需要确定的，其他因素是给定的。