基于排队论的机场出租车接客模型
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。
机场的出租车问题数学建模题目
机场的出租车问题数学建模题目题目：机场的出租车问题数学建模问题：某机场的出租车围绕机场大厅区域进出载客。
出租车站点A、B、C、D分别位于大厅的四个角落，乘客入口E位于大厅的中央位置。
出租车按照顺时针方向依次编号为1、2、3、4。
已知：1. 每辆出租车从出发到达任意一个出租车站点的时间都相等。
2. 每辆出租车从出发到达乘客入口的时间也相等。
3. 乘客倾向于选择距离乘客入口最近的出租车出行。
现在需要建立一个数学模型，来确定出租车站点A、B、C、D的最佳出租车编号，以最大程度上满足乘客的倾向性选择。
思路：1. 首先，我们可以画一个平面坐标系，以大厅区域的中心点为原点，确定A、B、C、D四个出租车站点的坐标。
2. 假设出租车在单位时间内可以移动的距离相同，即速度相同。
我们可以将每个出租车站点与乘客入口的距离表示为坐标系中的距离。
3. 对于每辆出租车，我们可以计算它到达乘客入口的距离，即求出租车站点到乘客入口的欧几里得距离。
然后将这个距离与其他出租车的距离进行比较。
4. 最后，我们选择离乘客入口最近的出租车站点对应的出租车编号作为最佳选择。
数学建模：设大厅区域中心点的坐标为(0,0)。
站点A的坐标为(x1,y1)，站点B的坐标为(x2,y2)，站点C的坐标为(x3,y3)，站点D的坐标为(x4,y4)。
乘客入口E的坐标为(xe,ye)。
出租车1的坐标为(x1,y1)，出租车2的坐标为(x2,y2)，出租车3的坐标为(x3,y3)，出租车4的坐标为(x4,y4)。
出租车1到乘客入口的距离：dist1 = sqrt((x1-xe)^2 + (y1-ye)^2) 出租车2到乘客入口的距离：dist2 = sqrt((x2-xe)^2 + (y2-ye)^2) 出租车3到乘客入口的距离：dist3 = sqrt((x3-xe)^2 + (y3-ye)^2) 出租车4到乘客入口的距离：dist4 = sqrt((x4-xe)^2 + (y4-ye)^2)最佳选择的出租车编号为min(dist1, dist2, dist3, dist4)注意：这个模型只是一个基本的建模思路，实际情况可能更加复杂，需要根据具体场景进行调整和完善。
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。
《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。
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。
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。
《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、服务时间等，上客区常常出现排队等候、服务不及时等问题。
为了解决这些问题，本文将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，是研究服务系统中随机现象的理论。
在出租车上客区服务台的研究中，排队论主要应用于分析旅客到达规律、服务台数量与分布、排队等待时间等问题。
通过建立数学模型，可以定量地描述服务系统的性能，为优化提供理论依据。
三、枢纽内出租车上客区现状分析在枢纽内出租车上客区，常见的服务台优化问题包括服务台数量不足、布局不合理、服务效率低下等。
这些问题导致旅客排队等候时间长，影响旅客出行体验。
为了解决这些问题，需要对上客区的旅客到达规律、服务时间、服务台分布等进行深入研究。
四、基于排队论的服务台优化方法1. 旅客到达规律分析：通过收集历史数据，分析旅客到达的规律和特点，为建立数学模型提供依据。
2. 服务台数量优化：根据旅客到达规律和服务时间，建立排队模型，通过模型分析确定最佳的服务台数量。
3. 服务台布局优化：根据旅客流量和上客区的空间布局，合理规划服务台的分布和位置，以提高服务效率。
4. 服务时间优化：通过提高服务人员的业务水平和效率，缩短旅客的等待时间和服务时间。
五、实证分析以某交通枢纽的出租车上客区为例，通过收集历史数据和实地调查，分析上客区的旅客到达规律、服务台数量与分布、排队等待时间等问题。
在此基础上，建立排队模型，确定最佳的服务台数量和布局。
经过优化后，上客区的服务效率得到显著提高，旅客的等待时间明显缩短，旅客满意度得到提升。
六、结论与建议通过基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化研究，可以得出以下结论：1. 合理规划服务台的分布和位置是提高上客区服务效率的关键。
基于排队论的机场出租车“上车点”设计方案
2020年第2期101计算机应用信息技术与信息化基于排队论的机场出租车“上车点”设计方案杨寒玉* ** 杨寒石*** 张 雷*YANG Han-yu YANG Han-shi ZHANG Lei摘 要 基于目前国内大多数机场出租车的载客效率较低的情况，本文以山东省济南市遥墙国际机场的出租车载客数据进行建模分析，运用“排队论”的思想，建立基于“排队论”的出租车“上车点”乘车效率的数学模型，经过模型的求解和结果分析，设计出机场出租车三点并列式的“上车点”，来实现出租车载客的总的效率的提高。
关键词 排队论；出租车“上车点”；MATLAB ；方案建议doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2020.02.033* 齐鲁工业大学（山东省科学院）网络空间安全学院 山东济南 250353** 山东省计算中心（国家超级计算济南中心）山东省计算机网络重点实验室 山东济南 250353*** 黑龙江大学电子信息工程学院 黑龙江哈尔滨 1500001 现状及主要问题在国内，多数机场都将送客和接客的通道分开，这会导致送客到机场的出租车司机面临着去“蓄车池”排队等候载客或者不载客返回的状况。
若不载客返回，则会使出租车司机付出空载的费用，造成一些经济损失。
大多数乘客在机场下飞机后通常要借助各种交通工具去其它的目的地，出租车作为国内主要的交通工具之一，经常作为机场乘客的交通选择。
在国内，多数机场只是设立了出租车载客的“蓄车池”和乘客候车的“乘车区”，并没有设立特定的“上车点”。
因此在机场经常会出现出租车排队载客，乘客排队乘车以及在乘坐车辆的过程中车辆行驶较为混乱的情况，这会使人们付出一定的时间成本，如果排队人数过多的话，会造成一定的交通堵塞，妨碍到其它车辆正常行驶。
本文以山东省济南市遥墙国际机场为例，将提供一种以排队论为理论基础的机场出租车“上车点”的设计方案。
即通过设置特定的“上车点”来解决一些机场出租车载客的一些问题。
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。
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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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。
《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。
基于排队论的机场出租车司机决策模型——以杭州市为例
里程 l1 与当地的出租车价格收费标准来进估计。 结合杭州市出租车收费标准，根据计算，我们可以得到，出租车司机在机场的平均接客收益为：
M=
28.5 + 3.75× (
11
+
2.5
×
(
l1
−
l1 −
3),
10)
3≤
, l1 ≥ 10 l1 < 10
11, l1 < 3
我们可以得到，A 方案的预期收入 H A 为： H=1 M − k1Ws
910
…
…
17:00~18:00
1628
18:00~19:00
945
19:00~20:00
928
…
…
查阅相关资料，我们选择了三个具有代表性的三个时间段，分别是：0:00~1:00、10:00~11:00 以及 18:00~19:00，我们通过电话询问该机场的工作人员，了解到到达车道上车点有 4 个以及上述时间段对应 的出租车流量，见表 2：
Received: Aug. 29th, 2020; accepted: Sep. 15th, 2020; published: Sep. 22nd, 2020
Abstract
In life, taxi drivers who send passengers to the airport often face the puzzle: should they go to the
分析得知，影响司机选 A 方案获得收益多少的影响因素有每小时出租车流量、平均每小时上车人数、 到达车道上车点数量以及某时间段乘坐出租车乘客数量。
影响司机选 B 方案获得收益多少的影响因素有司机返回市区获得的平均每小时收益与司机付m.2020.99181
机场出租车上客区的服务水平模型
机场出租车上客区的服务水平模型随着航空运输业的快速发展，机场服务质量越来越受到。
其中，机场出租车的服务水平是评价机场服务质量的重要环节。
本文旨在建立机场出租车上客区服务水平模型，并通过实例阐述其应用和重要性。
我们需要明确服务水平模型的主题是机场出租车上客区的服务水平。
为了建立这个模型，我们需要考虑以下因素：机场出租车的可靠性、效率、安全性以及乘客满意度。
这些因素之间相互关联，共同影响着服务水平。
在收集资料的过程中，我们发现机场出租车的市场份额呈现出逐年上升的趋势，这意味着机场出租车在交通运输中的重要性日益凸显。
同时，上客区的服务水平评价标准主要包括以下几点：一是服务时间，即乘客从到达上客区到离开上客区的时间；二是服务态度，即驾驶员的服务意识和友好程度；三是安全性能，即驾驶员的驾驶技能和安全意识。
接下来，我们通过分析搜集的资料，对机场出租车上客区的服务水平进行了深入剖析。
统计数据显示，机场出租车的可靠性、效率、安全性和乘客满意度均呈现出稳步提升的趋势。
这表明近年来机场管理部门对出租车服务的重视和提升取得了积极成效。
在此基础上，我们建立了针对机场出租车上客区服务水平的模型。
该模型以可靠性、效率、安全性和乘客满意度为核心因素，并明确了各因素之间的相互作用关系。
同时，我们还明确了服务水平提升的关键环节，为后续的优化提供了指导方向。
为了更好地阐述这个模型的应用和重要性，我们以某国际机场为例进行了说明。
根据该机场管理部门提供的数据，自从实施基于服务水平模型的优化策略以来，机场出租车的服务质量和乘客满意度均得到了显著提升。
具体表现为：服务时间明显缩短，驾驶员的服务态度更加友好，安全性能大幅提升。
这些改进不仅提高了乘客的出行体验，也进一步提升了机场的整体形象。
机场出租车上客区的服务水平模型对于提升机场服务质量具有重要意义。
通过明确服务水平的决定因素，我们可以有针对性地优化服务流程、提高服务质量。
同时，建立服务水平模型还有助于实现机场各部门之间的协同合作，共同提升机场整体运营效率和服务水平。
(完整word版)排队论模型解决出租车最佳数量预测
目录1 问题的提出 ------------------------------------------------------ 32 模型建立与求解 --------------------------------------------------3 2。
1问题1：居民出行强度和出行总量预测---------------------------- 32.1。
1 问题分析 ------------------------------------------------- 32.1.2 符号约定 -------------------------------------------------- 42。
1.3 居民消费支出预测 ----------------------------------------- 5 2。
1。
4 城市居民人口预测 ---------------------------------------- 8 2。
1。
5 出行强度预测 -------------------------------------------- 92.1。
6 出行总量预测 -------------------------------------------- 122。
1。
7 出租车人口预测模型 ------------------------------------- 15 2。
2问题2：出租车最佳数量预测----------------------------------- 18 2。
2。
1问题分析------------------------------------------------ 18 2。
2.2 符号约定 ------------------------------------------------ 18 2。
2.3 服务系统模型 -------------------------------------------- 202。
基于模糊综合评价的机场出租车优先权排队模型
第36卷第4期 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报（自然科学版） Vol.36,No.4 2020年7月 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition) July,2020基于模糊综合评价的机场出租车优先权排队模型李勇1，陈妍群2，沈琼1，姚慧慧3（1.安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030；3.安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233030）摘要：对于机场出租车优先权方案设计问题，首先，考虑在没有优先权的情况下，建立M/M/1排队模型来分析得到未设置优先权情况下蓄车池内出租车的平均等待时间。
然后，对蓄车池中不同状态的出租车按关键指标分为4类，进行模糊综合评价，得到优先级次 依次为等待时间长、等待时间较短、短途载客返回和其他情况的出租车。
最后，分析优先级方案中4类出租车具体运行方式，并计算各优先级出租车平均每次载客过程在机场的等待时间、逗留时间、等待队长和队长指标值，与M/M/1排队进行对比发现，各指标值都有降低，得出优先权方案设计的可行性。
关键词：M/M/1排队模型；模糊综合评价；优先权；MATLAB；机场；出租车中图分类号：F572 文献标志码：A 文章编号：1007-984X(2020)04-0081-05作为我国城市交通运输的重要组成部分，出租车具有方便快捷的特点，也是机场乘客的主要交通工具之一。
对于短途载客的出租车，为 尽量使各出租车司机收益相对均衡，越来越多的机场倾向于给这类出租车赋予一 的排队优先权[1]。
机场蓄车池在互联网加大数据广泛运用下，使得其对蓄车池内出租车等待时间、离开载客时间等指标的实时监测、计算成为可能。
对于出租车司机不能选择乘客和拒载，难以避免短途载客影响收益均衡问题，管理部门拟对某些短途载客再次返回的出租车给予一 的“优先权”，例如浦东机场就特别推出 短途轨迹智能识别系统。
机场出租车问题的数学模型
机场出租车问题的数学模型
哎呀，说起机场出租车的问题，这可真是个让人头疼又有趣的事儿！
就拿我上次和爸爸妈妈去旅游来说吧，到了机场，那出租车的场面简直像一场混乱的战斗！一辆辆出租车挤在一起，乘客们也着急忙慌地抢车。
这让我不禁想到了学校里的运动会，大家都拼命往前冲，就为了争个第一。
我们一家三口站在那儿，等着能有一辆车带我们去酒店。
我看着那些出租车司机，有的大声吆喝，有的默默地等着客人，这场景像不像菜市场里卖菜的叔叔阿姨们？有的热情，有的安静。
爸爸着急地四处张望，嘴里嘟囔着：“这得等到啥时候啊？”妈妈则安慰说：“别急别急，总会有车的。
”我心里也在想：“难道就没有更好的办法来安排这些出租车吗？”
你看，如果把机场的出租车比作一群小蜜蜂，那乘客就是一朵朵需要授粉的花。
可是这些小蜜蜂有时候乱飞，找不到自己该去的花朵，花朵们也着急地等着小蜜蜂来。
这多乱呀！
假如能有一个像超级英雄一样的调度员，他有着神奇的力量，能清楚地知道每一辆出租车该去接谁，该往哪儿走，那该多好！这样就不会有人等得不耐烦，也不会有出租车空跑浪费资源啦。
再说了，如果能提前知道大概有多少乘客需要出租车，然后按照这个数量安排合适数量的车，这不就像做饭的时候知道有几个人吃饭，然后准备相应的饭菜一样嘛，多合理呀！
还有啊，如果能给出租车划分专门的等待区域，就像我们在学校里有自己的座位一样，规规矩矩的，是不是也能让整个场面更有序呢？
我觉得呀，解决机场出租车的问题，得靠大家一起想办法，一起努力。
就像我们拔河比赛一样，劲儿往一处使，才能把事情办好！不然，每次到机场都这么乱糟糟的，多让人烦恼呀！。
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基于排队论的机场出租车接客模型
摘要：机场的出租车接客问题一直都是困扰司机和乘客的难题，出租车司机能
否根据实际情况做出正确决策会直接影响其收益状况。
本文分别从司机和乘客两
方面分析影响出租车司机决策的因素，建立了排队论模型分析司机的决策方案目
的在于保证乘车效率的情况下使出租车司机的效益最大化。
关键词：logistic模型；排队论；平均到车率
引言
国内大多数机场所在地都远离市区，大部分乘客在机场下飞机后都需要前往
市区及周边目的地，出租车是主要的交通工具之一。
机场大都是将乘客出发区与
到达区分开建设，因此送客到机场的出租车司机都会面临两种选择：（A）前往乘客到达区排队等待载客返回市区。
出租车必须到机场的“蓄车池”
排队等候载客，排队出租车和乘客的数量多少直接影响司机的等候时间。
（B）直接空载返回市区拉客。
出租车司机不仅需要承担燃油费及过路费等空载成本还会损失潜在的载客收益。
本文通过分析与出租车司机决策相关因素的影响机理，综合考虑机场乘客数
量的变化规律和出租车司机的收益，建立出租车司机选择决策模型，并给出司机
的选择策略。
1 司机决策影响因素分析
影响出租车司机决策的确定因素主要为当天的航班数量、乘客数量和“蓄车池”内排队出租车数量的多少，而当天的天气状况和是否节假日为不确定因素。
因此当天的乘客数量与“蓄车池”内出租车的数量为影响司机决策的关键因素，当“乘车区”内等待的乘客数量增多时，“蓄车池”中的出租车数量也会相应增加，
且二者的增长率相同，即可以用“蓄车池”内出租车的数量与到达机场的出租车数
量之间的关系表述乘客数量与到达机场的出租车数量之间的关系。
综合考虑乘客数量与“蓄车池”内出租车数量的变化规律和司机收益，可以得
出如下结论：当司机在“蓄车池”内因排队消耗的时间成本小于其返回市区需要承
担的空载费用则其会选择A方案，反之会选择B方案。
2 分析“蓄车池”内出租车数量变化情况
logistic模型又称阻滞增长模型，最初用于分析人口增长到一定数量之后增长
率下降的问题[1]。
本题中“蓄车池”内的出租车数量变化情况与人口增长情况相似，“蓄车池”的容量限制“蓄车池”中出租车数量的增长，故logistic模型可以用于描述“蓄车池”中出租车的数量增长变化情况，模型如下：
首先将“蓄车池”内出租车数量增长率表示为出租车数量的函数：
（1）
假设为的线性函数即：
（2）
（3）
式中，r表示出租车很少时的增长率，x0表示t = 0时刻“蓄车池”内的出租车数量。
3 M/M/1排队论模型分析“蓄车池”内平均到车率
1. 模型介绍
排队论由输入过程、排队规则、服务方式三个部分组成：
输入过程：即顾客进入排队的过程，主要研究的是顾客相继到达的时间间隔分布。
排队规则：排队论中有多种排队规则，如：先到先服务，后到先服务，随机服务等。
本
文采取先到先服务的排队规则。
服务方式：排队论中有单服务台也有多服务台，服务时间也可以分为随机型和确定型。
本文中研究单服务台的服务机构[2]。
2. 出租车到达时间和服务时间的分布
要求服务的对象是“蓄车池”中的出租车，服务时间即为出租车离开“蓄车池”接到乘客的时间。
设N(t)表示在时间区间[0，t )内进入“蓄车池”的出租车数量（t > 0），可知出租车进入“蓄车池”排队等待的过程为随机过程，并且出租车进入“蓄车池”排队等待的过程服从泊松流：（1）在彼此不交叉的时间区间内，出租车的到达数量是相互独立的；
（2）在时间区间[t，t + ∆t )内出租车的到达数量只与区间长度有关而与区间的起始点无关；
（3）在∆t极小的情况下，在时间区间[t，t + ∆t )内有2个或以上的出租车进入“蓄车池”
的概率十分小，可以忽略。
出租车相继到达的时间间隔分布服从负指数分布，平均到车率为常数，表示单位时间内
平均到达的出租车数量。
本模型中服务时间的分布采取负指数分布，μ为平均服务率，表示
单位时间内能被出租车接走的顾客数量，1/μ为服务时间，表示出租车从“蓄车池”前往乘车
区接到乘客的时间间隔。
3. M/M/1模型应用
首先给出服务强度ρ的概念：
（4）
式（4）中第一个表达式表示平均到达率与平均服务率之比，后一个表达式表示一辆出租
车从“蓄车池”前往乘车区接到乘客的时间间隔与出租车到达“蓄车池”的间隔时间之比，设ρ＜1，关于排队论的相关公式如下：
平均队长：
（5）
平均排队长：
（6）
有效到达率（单位时间内进入排队系统的顾客平均数）：
（7）
平均逗留时间：
（8）
平均等待时间：
（9）
4 结果及方案分析
参考文献：
[1] 姜启源,谢金星,叶俊,数学建模（第四版）[M].北京:高等教育出版社,2011.
[2] 司守奎,孙兆亮,数学建模算法与应用（第二版）[M].北京:国防工业出版社,2015.
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[6] 包丹文,郭唐仪,华松逸.基于SP/RP融合数据的机场旅客出行方式选择行为分析[J].武汉
理工大学学报(交通科学与工程版),2015,39(04):763-767.。