基于多指标分析模型解决机场出租车排队问题——以重庆江北国际机场为例
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究摘要：机场作为城市交通的重要枢纽，其出租车载客问题涉及到城市交通服务质量和旅客体验等诸多方面。
为解决机场出租车载客问题，采用多决策分析法建立了机场出租车载客多决策模型，综合考虑出租车数量、运营效率、服务质量等多因素，构建出租车载客效益函数，并通过算例分析验证了模型的可行性和有效性。
关键词：机场出租车；多决策分析法；载客效益函数1.引言随着国内外旅游业的快速发展和机场的不断扩建和改造，机场作为城市交通的重要枢纽，在旅客运输领域具有着举足轻重的地位。
由于机场交通的特殊性，出租车成为了绝大部分旅客选择的主要交通工具之一。
然而，在机场出租车载客方面，仍然存在部分出租车长时间等待载客，而另一部分出租车却处于闲置状态等待下一批旅客的情况，这样不仅浪费了资源，同时也降低了载客效率，给旅客带来不便，不利于提高机场服务质量和旅客体验。
2.多决策分析法多决策分析法是一种基于目标规划和层次分析法的多因素决策方法，通过对多个因素的权重和优先级进行层次分析，建立决策层次结构，构建综合决策模型，以求得最优解。
其优点在于充分考虑了多个因素的影响，避免了单一因素判断的片面性和不全面性，可以较为有效地解决多目标、多因素决策的问题。
3.机场出租车载客多决策模型为解决机场出租车载客问题，本文构建了机场出租车载客多决策模型，其具体步骤如下：（1）明确决策目标。
本文以最大化出租车载客效益为目标，即通过优化出租车数量、运营效率、服务质量等多方面因素，提高出租车载客效率，实现最优利益。
（3）构建层次结构模型。
根据以上指标，我们将其分为三个层次，即目标层、准则层和方案层。
具体结构如下图所示：（4）计算指标权重和优先级。
本文采用层次分析法计算指标权重和优先级，具体计算过程可参考相关文献。
（5）构建载客效益函数。
结合指标权重和优先级，我们得到了每个因素在模型中的重要程度和影响程度，我们可以通过建立载客效益函数，对方案进行排序和选择。
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究机场出租车载客问题是一个涉及到乘车需求、交通拥堵、出租车供给等多个因素的复杂决策问题。
为了解决这个问题，可以采用多决策分析法，并结合实际情况进行研究。
第一步，确定决策目标。
在机场出租车载客问题中，我们的目标是提高乘客乘车的效率和满意度，减少交通拥堵，提高出租车的利用率。
第二步，确定决策准则。
决策准则是评价决策方案的指标，可以包括：乘车时间、乘车费用、交通拥堵程度、客流量等。
通过对这些准则的权重确定，可以量化地比较各个方案的优劣。
第三步，收集数据。
收集机场出租车的乘车需求、交通流量、出租车的供给情况等相关数据。
可以通过问卷调查、实地观察、数据分析等方法进行数据收集。
第四步，建立决策模型。
根据收集到的数据，可以建立一个机场出租车载客问题的决策模型，以便进行决策分析。
可以运用数学模型、统计模型等方法，对不同因素进行综合考虑。
第五步，分析决策方案。
根据决策模型，对不同决策方案进行评估和比较。
可以利用层次分析法、TOPSIS法、灰色关联分析等多种多决策分析方法，综合考虑各个准则的权重，得到各个方案的综合评价。
第六步，制定决策方案。
根据多决策分析的结果，确定机场出租车的载客方案。
可以采取一些改进措施，如调整出租车的调度策略、优化乘车路线等。
第七步，实施决策方案。
将制定的决策方案付诸实施，对其效果进行监测和评估。
可以通过收集乘客的反馈意见、观察交通拥堵情况等方法进行评估。
通过以上的研究过程，可以对机场出租车载客问题进行科学的分析和决策。
多决策分析法能够全面考虑各个因素的重要性，并找到最优的决策方案，提高机场出租车的运行效率和乘客的满意度。
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。
《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接客模型
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]。
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！。
关于机场出租车安全效率的优化问题
关于机场出租车安全效率的优化问题作者：顾腾飞李涛来源：《科学与财富》2019年第34期摘要：本文讨论了有关司机送客到机场之后是前往“蓄车池”排队等待载客，还是直接放空返回市区拉客的问题。
通过运用多种模型和综合数据分析解决了司机在利益最高情况下的决策问题、乘客乘车效率最高以及短途载客“优先权”问题。
关键词：综合分析法;选择决策;安全与效率;模型优化。
一、课题研究必要性大多数乘客下飞机后去目的地，出租车是主要的交通工具之一。
在某些时候，经常会出现出租车排队载客和乘客排队乘车的情况。
某机场“乘车区”现有两条并行车道，管理部门应如何设置“上车点”，并合理安排出租车和乘客，在保證车辆和乘客安全的条件下，使得总的乘车效率最高。
同时机场的出租车载客收益与载客的行驶里程有关，乘客的目的地有远有近，出租车司机不能选择乘客和拒载，但允许出租车多次往返载客。
管理部门拟对某些短途载客再次返回的出租车给予一定的“优先权”，使得这些出租车的收益尽量均衡。
二、情况假设假设一：城市中出租车的数量短期内不发生大变化。
假设二：其他交通工具发展水平不变。
三、模型的建立与求解1.模型分析现实中，交通秩序稳定是旅客人身安全和乘车效率化的关键因素。
保证车辆和乘客的安全，设计方案。
2.模型求解对于问题二，从乘客人身安全以及乘车效率方面，合理分配了“上车点”且上车点处只能停靠一辆出租车，其余出租车在拦截线后等待。
在拦截线处设置一名指挥员进行指挥及人员疏导。
并行之道间及两侧设置防护栏，以免出现意外。
从时间角度考虑问题，从淡季和旺季两季进行分析。
淡季时：乘客流通量较小，出租车司机可根据观测的具体情况进行等待接送，乘客可通过交通安全情况自行进行乘车。
旺季时：乘客流通量较大，设置了两个单独的“上车点”分别用a和b表示，两条车道分别用①、②表示。
乘客从出口离开后有序排队选择出租车时，假设乘客选择a上车点处上车，a处出租车驶离后若有乘客走向b上车点，①车道拦截线处的出租车不能上前补充，等到乘客走到b上车点后，①道路拦截线处的出租车可根据指挥员的指挥上前到a上车点补充。
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。
数学建模优秀论文-机场出租车的调查分析与对策
非工作日航班次数 工作日航班次数
时间
图 2 某市航班出发时刻表
4
航 140
班 次
120
数 100
80
60
40
20
0 6:00 8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 23:55
图 3 某市航班到达时刻表
工作日航班次数 非工作日航班次数
时间
由此可得出司机收益的计算公式 总收益=载客收益-油费-空车等待损失/空车返回邮费损失（潜在收益损失）
。
（2）中等类型：选择比较，A 是效用高于 B，选择 A；B 是效用高于 A，选择 B。
（3）临界类型：临界状态，A 与 B 的效用相同，两者均可选择。
问题二 通过查阅相关资料收集到了机场及所在城市的出租车的相关数据，我们就可以知道
某一城市某时刻机场的客流量和每辆出租车载客的平均收益，本模型利用数据分析中的 灰色系统模型研究影响出租车司机决策的因素。
最后，我们对模型的优缺点进行了分析，并提出了改进方案。
关键词：选择决策模型 灰色系统相关性检验 方差分析 排队论 机场出租车送客
1
一、 问题重述
为了出租车司机能更快更高效的接送客人，并能得到更高的回报，需要选择一种可 行的“优先方案”，由于每个时段的客流量不同，每次完成送客的司机都会面临两种选 择。
根据某市飞机起飞与到达时刻表的对比散点图（图 2、图 3），我们将使用排队论 来划分工作日与休息日的客流信息，各时段“蓄车池”出租车数量，从而设计出每个时 段更适合司机选择的方案。
航 180 班 160 次 数 140
120 100
80 60 40 20
0
6:00 8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 23:40
《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。
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究机场出租车载客问题是一个重要且实际的管理问题，在优化出租车车辆调度和载客效率方面具有一定的理论和实践价值。
本文将基于多决策分析法对机场出租车载客问题进行研究。
我们可以将机场出租车载客问题看作是一个多目标决策问题。
在机场出租车运营过程中，出租车司机需要根据乘客的目的地和交通情况选择最佳的路线，以提高载客效率。
出租车公司也关注减少乘客等待时间、提高运营效益等多个目标。
针对这个多目标决策问题，我们可以采用多决策分析法进行研究。
多决策分析法是一种模糊综合评价方法，可以综合考虑多个决策指标，适用于多目标决策问题。
为了评估不同出租车路线的优劣，我们可以建立一个评价指标体系。
该指标体系可以包括乘客等待时间、路程长度、交通拥堵程度、运营效率等多个指标。
这些指标可以从乘客、出租车司机和出租车公司的角度进行综合考虑。
然后，我们可以使用模糊评价方法对不同出租车路线进行评估。
模糊评价方法可以将模糊的、不确定的信息进行量化，从而比较不同决策方案的优劣。
根据评价指标体系和实际数据，我们可以确定评价指标的权重，并对不同出租车路线进行评分和排序。
我们可以通过决策分析方法进行决策选择。
决策分析方法可以将不同决策方案进行比较，并选取最优的决策方案。
我们还可以通过灵敏度分析等方法，探索不同决策因素的影响程度，并优化决策结果。
基于多决策分析法对机场出租车载客问题进行研究可以帮助我们更好地优化出租车车辆调度和载客效率。
通过建立评价指标体系、使用模糊评价方法和决策分析方法，我们可以量化和综合考虑不同决策因素，并选取最优的决策方案。
这一研究对于提高机场出租车运营效率，减少乘客等待时间具有一定的实践意义和指导价值。
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
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究随着城市化进程的不断加快，交通出行成为人们生活中不可或缺的一部分。
在城市交通出行方式中，出租车服务一直扮演着重要的角色，是人们一种便捷、快捷的出行方式。
然而，自驾车、网约车等新型出行方式的出现，给出租车行业带来了新的挑战。
在这样的背景下，如何提高出租车的服务质量，满足市民出行需求，同时确保出租车行业的可持续发展，是摆在我们面前的一个重要问题。
本文旨在通过多决策分析法对机场出租车载客问题进行研究。
机场出租车作为城市交通的重要组成部分，在满足旅客出行需求的同时，也面临着一些问题。
例如，旅客等候时间过长、获取信息不足、出租车司机服务态度差等问题，这些问题会直接影响到出租车服务品质。
本文选取等候时间、路程长度、司机服务态度和车内设施等四个指标，对机场出租车的载客问题进行研究。
首先，本文采用层次分析法（AHP）对四个指标进行权重分配。
通过两两比较，得出各指标相对重要性的两两比较矩阵，进而计算出权重。
结果表明，等候时间权重最高（0.424），其次是路程长度（0.266）、司机服务态度（0.203）、车内设施（0.107）。
其次，本文采用模糊综合评判法对机场出租车服务进行综合评价。
通过对旅客进行问卷调查，得出各指标的评价分数及其隶属函数。
将四个指标的评分和权重代入模糊综合评判公式，得出各出租车的评分。
结果表明，出租车C1在等候时间和司机服务态度上评价最高，但在路程长度和车内设施上评价较低；出租车C3在路程长度和车内设施上评价最高，但在等候时间和司机服务态度上评价较低；而出租车C2则表现相对平均。
最后，本文对结果进行敏感性分析，验证各指标权重变动对评价结果的影响。
结果表明，各指标权重发生变化时，各出租车的排名发生变化，且排名变化幅度与指标权重变化幅度呈正相关。
综上所述，本文采用多决策分析法对机场出租车载客问题进行研究。
通过AHP分析和模糊综合评判法评价机场出租车服务品质，得出各出租车的评价分数。
《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。
基于机场出租车的动态决策模型
基于机场出租车的动态决策模型摘要每天城市中都有数以万记的出租车穿梭往来，而机场作为城市重要的交通枢纽同样需要大量的出租车去运输来往旅客。
对于一些出租车司机来说，去机场接送乘客已成为稳定的收入来源之一。
而已到达机场的司机需要考虑不同的因素来决定是留在机场拉客还是空车返回市区，做出不同决策的司机们往往会存在很大程度上的收入差距。
所以建立一个数学模型来帮助出租车司机们做出最佳的决策以收获最大的利润具有重要的意义。
本文中，我们查询相关文献选取了一些指标作为决策因子，基于灰色关联建立不同时间段的动态多指标决策模型，通过MATLAB计算出每个时间段下的决策模型与极端理想模型的灰色关联度，最后全天候分时段决策优度为出租车司机们提供决策辅助。
关键字：动态分布，决策因子，交通模型。
AbstractJianzhi Song,Huren Li,Xuemei Liu,Yujie Shi,Miao Yue(Dalian Maritime University)About the author: Jianzhi Song, male, Han Nationality, 1998, Studying in Dalian Maritime University, majoring in Marine engineering.[Note] : This paper is thesis C of 2019 National College StudentsMathematical Modeling Contest.Every day, tens of thousands of taxis shuttle between the city, and the airport, as an important transportation hub of the city, also needs a large number of taxis to transport passengers.For some taxi drivers, picking up passengers at the airport has become a steadysource of income.Drivers who have just arrived at the airport need to consider different factors in deciding whether to stay at the airport to solicit passengers or return to the city empty-handed. Drivers who make different decisions tend to have large income gaps.Therefore, it is of great significance to build a mathematical model to help taxi drivers make the best decision to reap the maximum profit. In this paper, we selected some indicators as decision factors after consulting relevant literature.The dynamic multi-index decision model based on grey correlation is established. MATLAB is used to calculate the grey correlation between the decision-making model and the extreme ideal model in each time period. At last, the decision-making excellence of time pision provides decision-making assistance for taxi drivers.Key words: dynamic distribution, decision factor, traffic model.一、问题分析对于机场乘客的变化规律由实际情况可得到大致分布规律——时段不同，机场到达的航班数量也不同，所以我们应该着重分析不同时间区间内乘客的数量变化，这给司机是否选择前往到达区排队等待造成最为直接的影响。
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究摘要：本文通过对机场出租车载客问题的研究，结合多决策分析法，探讨了如何优化出租车的载客效率，提高乘客的服务质量。
通过对机场出租车载客问题的分析，找出问题所在并进行多方面的考量。
然后，通过多决策分析法，确定最佳的决策方案，以提高出租车的载客效率并提升乘客的满意度。
通过实例验证了多决策分析法在解决机场出租车载客问题上的有效性和实用性。
关键词：多决策分析法；机场出租车；载客问题；服务质量一、引言机场出租车是机场内的重要交通工具之一，承担着将乘客从机场送往目的地的重要任务。
在日常运营中，机场出租车存在着一系列的载客问题，如何提高出租车的载客效率，提升乘客的服务质量成为了当前亟待解决的问题。
二、机场出租车载客问题分析1.出租车等待时间长机场出租车等待时间过长是乘客反映最为突出的问题之一。
由于机场出租车数量有限，而乘客数量较多，导致出租车排队等待乘客的时间过长，影响了乘客的出行效率和体验。
2.出租车空载率高在机场等待或者返回机场的过程中，出租车空载率较高，导致了资源的浪费。
而且，空载行驶也增加了交通拥堵和能源消耗，对环境造成了不良影响。
3.乘客难以选择出租车机场出租车数量众多，并且乘客往往难以选择到合适的出租车，导致了乘客耗时，降低了乘客的满意度。
机场出租车载客问题主要集中在出租车等待时间长、空载率高和乘客难以选择出租车等方面。
为了解决这些问题，需要制定科学的决策方案。
三、多决策分析法在机场出租车载客问题中的应用1.确定决策目标在面对机场出租车载客问题时，首先需要明确决策的目标，即提高出租车的载客效率和提升乘客的满意度。
这一目标是本研究的出发点和核心内容。
2.确定决策因素多决策分析法中的重要一步是确定决策因素。
在机场出租车载客问题中，可以将出租车等待时间、空载率和乘客选择出租车的便利性纳入考量范围，作为重要的决策因素。
3.建立决策矩阵在确定了决策因素后，可以根据实际情况建立决策矩阵。
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.。
《2024年基于司机决策视角的机场出租车运营效率问题研究》范文
《基于司机决策视角的机场出租车运营效率问题研究》篇一一、引言在当今高度竞争的交通市场中，机场出租车作为连接旅客与城市的重要交通工具，其运营效率显得尤为重要。
司机决策直接关系到出租车运营的效率和服务质量。
本文从司机决策的视角出发，深入探讨机场出租车运营效率问题，以期为提高机场出租车服务水平提供理论支持和实际建议。
二、司机决策因素分析1. 载客决策司机在机场载客的过程中，会受到多种因素的影响，如客流分布、车辆分布、等候时间等。
客流分布直接影响司机的载客成功率，车辆分布则影响司机的响应速度，而等候时间则会影响司机的收益。
司机需要综合考虑这些因素，制定出最优的载客决策。
2. 路线规划决策司机在接到乘客后，需要进行路线规划决策。
这需要考虑道路拥堵、交通状况、乘客目的地等因素。
合理的路线规划可以提高行程效率，降低运营成本，提高司机和乘客的满意度。
3. 收费决策收费是影响司机收益的重要因素。
司机需要根据行程距离、等待时间、乘客需求等因素制定合理的收费标准。
合理的收费既能保证司机的收益，又能避免乘客的不满。
三、机场出租车运营效率问题及原因分析1. 空驶率较高空驶率是衡量出租车运营效率的重要指标。
机场出租车空驶率较高的原因主要包括：司机对客流分布和车辆分布的判断不准确、响应速度慢等。
这些因素导致司机在等待乘客的过程中浪费了时间和资源。
2. 路线规划不合理部分司机在路线规划上存在不合理之处，如绕路、选择拥堵路段等，导致行程时间延长，影响乘客的出行体验和司机的运营效率。
3. 收费不规范部分司机存在收费不透明、随意涨价等问题，导致乘客对出租车服务的不满和投诉增多，影响机场出租车的整体形象和运营效率。
四、提高机场出租车运营效率的措施建议1. 优化司机培训和管理制度通过加强司机培训和管理，提高司机的专业素质和服务意识。
使司机能够准确判断客流分布和车辆分布，提高响应速度和载客成功率。
同时，建立完善的考核和激励机制，鼓励司机提高服务质量和工作效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
—Taking Chongqing Jiangbei International Airport as an Example
Yiyun Zhang, Yutong Tian
Statistics and Application 统计学与应用, 2020, 9(3), 393-402 Published Online June 2020 in Hans. /journal/sa https:///10.12677/sa.2020.93042
对于司机来说，无论哪种选择都会产生不可预计的成本，而大多数司机也经常会基于个人经验，在 一些时间段做出基于个人判断的选择。这种策略常常会造成机场在一些时间段“无车可用”，进而导致 乘客体验感降低、旅行时间增加，最终对机场声誉、收益造成影响。基于这种现象，机场管理者就需要 对机场外围的出租车交通进行尽可能的优化，以保证机场在每天的运营时间内都能保证出租车交通处于 高效状态。对于这类问题，部分专家学者已经对此进行了研讨和分析。金雷(2014) [1]讨论了关于城市中 出租车停靠站选址的方法探索及优化，通过选定上车站的位置，提高城市环境中出租车的运行效率，进 而优化城市交通系统；覃永明等(2019) [2]则对机场改扩建过程中，如何改善机场外围交通布局的方案进 行了讨论，为机场改建外围交通设施提供了方向；丁海鹰(2018) [3]则运用大数据技术，对城市出租车的
Table 2. Indicators table describing the queuing system for taxi stations 表 2. 出租汽车站点排队系统模型描述指标表
模型组成描述对象Fra bibliotek过程描述
描述指标
容量描述
输入过程
空载车
空载车到达时间间隔分布
停车泊位数
排队过程
顺序排队
按队列依次服务
张译匀，田雨桐 西南大学西塔学院，重庆 收稿日期：2020年5月14日；录用日期：2020年5月28日；发布日期：2020年6月4日
摘要
机场交通中，出租车是十分重要的交通工具，大多数乘客下飞机后要去市区(或周边)的目的地，会选择 方便、快捷的出租车作为代步工具。对其进行高效精准的管理是影响机场交通的重要一环，而对于司机 而言，又有多重选择和决策以提高效率。在实际中，还有很多影响出租车司机决策的确定和不确定因素， 其关联关系各异，影响效果也不尽相同。乘客高峰期经常会出现出租车排队载客和乘客排队乘车的情况， 管理部门应如何设置“上车点”，并合理安排出租车和乘客，在保证车辆和乘客安全的条件下，使得乘 车效率最高，成为了一项亟待解决的任务。由此问题出发，本文作者提出出租车站点排队模型，兼顾乘 客乘车效率与出租车利用效率，通过利用对不同车道的利用，单/多上车点配置和人流分布的方法，导出 各个时段下最适宜于当前输入数据下的机场的分段函数，保证乘客乘车和出租车利用效率最大化。本文 最后将实际机场数据——重庆江北国际机场的出租车流量数据代入模型进行模拟，证明此套模型对于解 决实际问题具有较好的实际效果。
Open Access
1. 引言
现代社会中，出租车已经成为了人们日常出行方式中必不可少的选项，机场乘客与出租车的高效接 驳也成为了机场外围交通中的一项重要问题。对于机场管理者来说，提高出租车在机场的交通运转效率， 对于加快机场外围交通运转，提高司机收益，提升旅客舒适感、节省旅行时间等方面，具有重大的意义。 大多数国内机场都会选择将送客与接客通道分开，此时，送客到达机场的出租车司机会有两种选择：1) 前 往到达区排队等待载客返回市区。出租车必须到指定的“蓄车池”排队等候，依“先来后到”排队进场 载客，等待时间长短取决于排队出租车和乘客的数量多少，需要付出一定的时间成本；2) 直接放空返回 市区拉客。出租车司机会付出空载成本和可能损失潜在的载客收益。
关键词
机场，出租车，上车点，多指标模型
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
Westa College, Southwest University, Chongqing
Received: May 14th, 2020; accepted: May 28th, 2020; published: Jun. 4th, 2020
Abstract
Taxi is a very important part of airport transportation. Most passengers go to destinations in the city (or surrounding) after getting off the plane by Taxi, which is one of the main means of transportation at the airport. The efficient and precise management is an important part of affecting airport traffic, and for drivers, there are multiple choices and decisions to improve efficiency. In practice, there are many certain and uncertain factors that affect taxi drivers' decision-making, their associations are different, and the effects are also different. At certain times, taxis always line up to carry passengers and passengers queue up to wait for the taxi. How should the management department set up a “boarding point”, arrange taxis and passengers reasonably, and make the total ride efficiency the highest under the conditions to ensure the safety of vehicles and passengers is an urgent task. Based on this problem, we propose a taxi station queuing model, taking passenger riding efficiency and taxi utilization efficiency into account using different lanes, single/multiple pick-up point allocation, pedestrian distribution methods and deriving each time period. It is most suitable for the piecewise function of the airport under the current input data to ensure the maximum efficiency of passenger ride and taxi utilization. At the end of this paper, the real airport data—the taxi flow data of Chongqing Jiangbei International Airport is substituted into the model for simulation, which proves that this model has practical effects for solving practical problems.
Keywords
Airport, Taxi, Boarding Point, Multi-Index Model
基于多指标分析模型解决机场出租车排队问题
——以重庆江北国际机场为例
张译匀，田雨桐
文章引用: 张译匀, 田雨桐. 基于多指标分析模型解决机场出租车排队问题[J]. 统计学与应用, 2020, 9(3): 393-402. DOI: 10.12677/sa.2020.93042
蓄车池/乘车区容量
服务机构
上车点
车辆载客时间间隔分布
上车点数量 n
对于该系统效率的评价指标问题，按照效率的基本定义，本问题的效率有两项：乘客运载效率和车
辆利用效率，两项应同时达到最大化。对此两项，建立基本公式如下：
max E = PB ⋅ C0 ×100%
(2)
PA Cw
根据题意，机场乘车区目前有两条并行车道，并且需要合理设置上车点，以提高乘车效率，故对于
3. 问题分析及模型
3.1. 问题分析
由于所要研究的问题对象主体有两类：乘客和出租车，且考虑的优化指标为运载效率和车辆利用 效率的问题，本题建立对于效率的优化模型，根据假设，建立出租汽车站点排队模型假设的描述指标 (表 2)：
DOI: 10.12677/sa.2020.93042
395
统计学与应用
张译匀，田雨桐
2. 模型假设
2.1. 符号假设
六个模型变量符号假设如下(表 1)：