2019年高教社杯全国大学生数学建模C题优秀论文（附代码）

这篇优秀论文主要探讨了机场出租车运营中的数学建模问题，主要关注司机的决策制定、机场管理策略优化以及短途乘客的处理方案。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **司机决策模型**： - 在这个问题中，司机需要在排队等候乘客和空载返回之间做出选择。模型通过设立0-1变量Q来表示司机的决策，Q=1表示选择排队，Q=0表示空载返回。关键影响因素包括排队的出租车数量、返回市区的路程以及市区每小时的出租车收入。通过构建以最大利润为目标函数的线性规划模型，司机可以根据当前情况做出最优决策。 2. **数据应用与模型验证**： - 论文选取了苏南硕放国际机场作为研究对象，将一天分为四个时间段，并利用实际数据对问题一的模型进行求解，给出了不同时间段的最佳策略。例如，3:30至9:30应排队等候，而9:30至16:30则建议空载返回。论文还采用了基于队列模拟的曲线拟合法，揭示了平均车流量与等待时间之间的正相关关系，并通过控制变量法分析了各因素对等待时间和收益的影响。 3. **乘车效率优化**： - 针对问题三，论文提出以乘车效率为目标函数，泊车位数量为决策变量，同时考虑车速限制等约束条件，建立优化模型。通过求解模型，找到了泊车位数量的最优阈值，以最大化乘车效率。这种方法强调了泊车位数量与车流速度之间的负相关性，确保了资源的有效利用。 4. **短途票策略**： - 为了解决短途乘客对出租车司机收入的影响，论文提出了两种"短途票"方案，一种基于时间，一种基于路程。这两种方案都是基于收益平衡的思想，旨在确保短途乘客的优先权，同时保证司机的收入不受显著影响。这两种策略各有优缺点，适应不同的机场运营环境。 这篇论文展示了数学建模在解决实际问题中的应用，尤其是如何用模型解决交通管理中的决策问题。它不仅涵盖了决策模型的构建，还包括了数据收集、分析和模型验证的过程，以及优化策略的提出，对于理解和改进机场出租车运营具有很高的参考价值。通过这样的建模方法，可以为机场管理者提供科学的决策依据，提高运营效率，同时也为司机提供了更合理的运营策略。