吳云標(biāo) 王 帥 牛天宇 章 行
(1 皖江工學(xué)院基礎(chǔ)部;2 皖江工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院 安徽馬鞍山 243031)
機(jī)場(chǎng)陸側(cè)交通系統(tǒng)在銜接機(jī)場(chǎng)交通和城市交通中發(fā)揮十分重要的作用[1].出租車作為一種重要的銜接方式而受到了廣泛的研究.目前研究主要集中在對(duì)機(jī)場(chǎng)交通系統(tǒng)運(yùn)行的分析與評(píng)價(jià),其研究內(nèi)容也主要集中在對(duì)出租車下客區(qū)和上客區(qū)的通行能力及服務(wù)水平[2-3],在對(duì)機(jī)場(chǎng)出租車司機(jī)收益和機(jī)場(chǎng)乘客區(qū)上車點(diǎn)的設(shè)置、車輛與乘客的安排等問題上研究相對(duì)較少.鑒于機(jī)場(chǎng)出租車司機(jī)收益問題,機(jī)場(chǎng)乘客區(qū)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)出租車排隊(duì)載客和乘客排隊(duì)乘車的情況,文章基于出租車選擇決策以及排隊(duì)論模型,以南京祿口國際機(jī)場(chǎng)為例,對(duì)出租車司機(jī)排隊(duì)等待或空載返回提供了選擇方案,并對(duì)乘客區(qū)上車點(diǎn)、出租車和乘客的安排進(jìn)行研究,在保證車輛與乘客的安全下,使得總的乘客效率到達(dá)最高,減輕機(jī)場(chǎng)客流量所帶來的壓力.
出租車司機(jī)的決策受到多方面因素的影響既有時(shí)間成本,也有資源成本.時(shí)間成本與等待時(shí)長存在數(shù)量關(guān)系,等待時(shí)長排隊(duì)出租車以及乘客的數(shù)量,資源成本含有可能損失潛在的載客收益和空載費(fèi)用.當(dāng)出租車司機(jī)選擇排隊(duì)等候時(shí),排隊(duì)等候的出租車數(shù)量和乘客的數(shù)量會(huì)影響出租車等待的時(shí)長,存在時(shí)間成本.當(dāng)出租車司機(jī)選擇放空返回到市里,會(huì)產(chǎn)生空載費(fèi)用和可能損失潛在載客的收益,存在資源成本.文章綜合考慮了兩類成本對(duì)出租車司機(jī)決策的影響,其關(guān)系如圖1所示.
圖1 影響出租車決策的因素關(guān)系圖
分治法[4]是計(jì)算機(jī)科學(xué)中一類重要的算法,可以簡單的解釋為將一個(gè)整體分成若干個(gè)小部分,分別對(duì)這些小部分進(jìn)行獨(dú)立的求解,然后將各自所得解歸納合并.
1.2.1 出租車數(shù)量對(duì)出租車司機(jī)的決策的影響 若出租車司機(jī)選擇放棄返回市區(qū)拉客,則可按下式計(jì)算資源成本:
S=M+G
(1)
其中,S是資源成本,M是空載費(fèi)用,G是可能損失潛在的載客收益.
資源成本S等于最大時(shí)間成本Cmax:
Cmax=S
(2)
出租車在機(jī)場(chǎng)“蓄車池”等候的時(shí)間tmax為:
(3)
其中,tmax是出租車在機(jī)場(chǎng)“蓄車池”等候的時(shí)間,d是出租車單位時(shí)間里損失的利潤,Cmax是最大時(shí)間成本.
計(jì)算出“蓄車池”里最多能停留出租車數(shù)量Lmax,保證時(shí)間成本小于資源成本:
(4)
其中,Lmax是“蓄車池”里最多能停留出租車數(shù)量,tmax是出租車在機(jī)場(chǎng)“蓄車池”等候的時(shí)間,Tp是每輛停留載客的時(shí)間.
通過上述的計(jì)算公式計(jì)算出“蓄車池”里最多能停留多少出租車Lmax,完成了出租車數(shù)量對(duì)出租車司機(jī)的收益考慮.
1.2.2 乘客數(shù)量對(duì)出租車的決策的影響
乘客數(shù)量會(huì)對(duì)出租車數(shù)量產(chǎn)生影響.假設(shè)一個(gè)人上一輛車,則第N個(gè)人上第N輛出租車.則第N輛車等待時(shí)間的成本C1:
C1=t1×d
(5)
其中,t1是第N位乘客等待時(shí)間,其計(jì)算如下:
t1=Tp×N
(6)
第N輛車載送第N位乘客所獲得的利潤為S,若S>C1,則出租車司機(jī)選擇去“蓄車池”等候排隊(duì),即:
S-TpNd>0
(7)
通過上式可算出L的臨界值Nmax.當(dāng)出租車數(shù)超過Nmax時(shí),可選擇空載返回市區(qū).反之,則留下等候排隊(duì).
數(shù)據(jù)來源于南京祿口國際機(jī)場(chǎng)官網(wǎng).通過南京祿口國際機(jī)場(chǎng)至市內(nèi)代表性目的地相關(guān)出租車數(shù)據(jù),將所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理得到表1.
表1 祿口機(jī)場(chǎng)至市內(nèi)代表性目的地出租車資源成本
根據(jù)南京出租車上的價(jià)目表計(jì)算所得行駛一小時(shí)所獲得的大約收益是d=160.58元/時(shí)(超過3公里).“蓄車池”的每輛車停留載客的時(shí)間TP=29.8s.
2.2.1 出租車數(shù)量對(duì)司機(jī)決策分析 以南京祿口國際機(jī)場(chǎng)到新街口(金陵飯店)為例.通過表1得到新街口(金陵飯店)資源成本:
S=M+G=164.21
資源成本(S)等于最大時(shí)間成本(Cmax):
Cmax=S=164.21
出租車在機(jī)場(chǎng)“蓄車池”等候的時(shí)間(tmax):
計(jì)算出“蓄車池”里最多能停留出租車數(shù)Lmax,保證時(shí)間成本小于資源成本:
說明當(dāng)該出租車少于124輛車時(shí),選擇去“蓄車池”等候排隊(duì);若超過124輛車,則選擇空載返回市區(qū)拉客.
2.2.2 乘客數(shù)量對(duì)出租車決策分析 以南京祿口國際機(jī)場(chǎng)到新街口(金陵飯店)為例.第N位輛車等待時(shí)間的成本C1:
C1=t1×d=Tp×N×d=1.3291N
則由S-TpNd>0可計(jì)算出Nmax≈124.
說明從南京祿口國際機(jī)場(chǎng)到新街口(金陵飯店)乘客人數(shù)的最大值為124人.當(dāng)乘客數(shù)量小于124人次時(shí),出租車應(yīng)選擇去“蓄車池”等候排隊(duì);若乘客人數(shù)大于124人次時(shí),則應(yīng)選擇空載返回市區(qū)拉客.
排隊(duì)論M/M/S模型[5]是一種研究系統(tǒng)隨機(jī)聚散現(xiàn)象和隨機(jī)服務(wù)的系統(tǒng),對(duì)服務(wù)顧客到來和提供服務(wù)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)研究,得出一些數(shù)量的指標(biāo),比如服務(wù)顧客等待時(shí)間、系統(tǒng)的狀態(tài)、服務(wù)顧客的期望隊(duì)長、平均逗留時(shí)間等.
上車點(diǎn)J為:
(8)
其中,V是在行駛候車區(qū)汽車行駛的速度,S1是候車區(qū)路長.
平均乘客到達(dá)率α為:
(9)
其中,Nα是單位時(shí)間內(nèi)平均到達(dá)乘客數(shù)量,Tα是單位時(shí)間.
平均乘客服務(wù)率β為:
(10)
其中,T是單位時(shí)間.
根據(jù)M/M/S模型輸入的乘客源是沒有上限的,乘客是隨機(jī),單個(gè)到達(dá),到達(dá)的過程服從Poisson分布,具有平穩(wěn)性.排隊(duì)規(guī)則是單隊(duì),隊(duì)伍的長度是沒有上限的,服從先到先服務(wù).服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)時(shí)間是隨機(jī)的,服從指數(shù)分布.整個(gè)系統(tǒng)的平均服務(wù)率為αJ,系統(tǒng)的服務(wù)強(qiáng)度γ:
(11)
運(yùn)算的狀態(tài)概率:
(12)
(13)
運(yùn)行指標(biāo):
(14)
(15)
Ls=Lq+Sρ*
(16)
(17)
程序系統(tǒng)狀態(tài)N≥S的概率:
(18)
通過以上可以計(jì)算出等待乘客數(shù)量,進(jìn)而可以計(jì)算出租車的需求數(shù)量.
文章建立了出租車司機(jī)選擇決策模型體系,綜合考慮乘客數(shù)量與出租車收益的方面,將影響決策的主要因素時(shí)間成本和資源成本帶入模型中.并以南京祿口國際機(jī)場(chǎng)為例,計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)蓄車池中最大停車輛的臨界值,當(dāng)小于臨界值則選擇等待載客,反之空車回市內(nèi)載客.對(duì)于乘車區(qū)上車點(diǎn)的安排問題,文章采用了排隊(duì)論模型,建立了等待時(shí)間與停留時(shí)間、到達(dá)時(shí)間和離開時(shí)間的評(píng)價(jià)指標(biāo).該模型體系可以給機(jī)場(chǎng)出租車司機(jī)對(duì)載客的決策以及機(jī)場(chǎng)相關(guān)部門對(duì)于乘車區(qū)上車點(diǎn)的設(shè)置、乘客與車輛的具體安排提供參考依據(jù).