第二篇机场出租车问题1
需积分: 0 146 浏览量
2022-08-03
23:01:45
上传
评论 1
收藏 1.54MB PDF 举报
1
基于蒙特卡罗模拟的机场出租车问题
摘 要
以往出租车司机在将乘客送往机场后，往往只能依靠个人的从业经验来判断排队
接客以及空载回市区的收益大小，没有对信息进行定量的分析，本文将建立决策模型，
从实际出发探讨司机等待或是返回的收益大小。
对于问题一，影响司机决策的相关因素有当前时刻航班数以及蓄车池中排队的出
租车数。根据机场出租车运营模式，得出 A,B 两种方案下的收益数学表达式，发现影
响司机收益最主要的因素是 A 方案的等待时间长短，因此当前时刻航班数以及蓄车池
中排队都是通过影响司机在 A 方案中的排队时间，从而影响司机 A,B 两种决策的收
益，最终影响司机的决策。综合机场乘客数量的变化规律，使用 python 爬虫在网上爬
取数据（北京首都国际机场航班数据），使用 Excel 对数据按天数和小时段进行排序，
由时间变化曲线，给出选择策略，如下表所示：
季节
时段
建议决策
春季夏季
9：00—12：00
B
秋季冬季
15：00—17：00
A
对于问题二，以北京首都国际机场为例，在网上搜寻计价规则相关，带入问题一
的模型，A 方案的等待时间由蓄车池中的出租车数直接决定。使用蒙特卡罗算法在
N[1,300]范围内对收益进行求解，并将求解结果使用 SPSS 对 A 方案收益大于 B 方案
收益的数据点进行统计处理，并计算其概率，部分结果如下表所示：
蓄车池车辆数
时间段
天数
B 方案收益更高概率
40
9：00—11：00
34—54
93.94%
60
9：00—13：00
34—54
86.91%
60
9：00—10：00
57—117
83.607%
为验证合理性，使用 Logisitic 回归算法对数据点进行回归，利用回归得出决策与
本文模型得出的决策相对比两者相似度为 98.1%；为验证模型对相关因素的依赖性，
使用灵敏度分析，分别改变每日进入北京人数和每小时段航班数，进行对比，可得模
型对两个相关因素都呈现负相关。
对于问题三，在保证安全条件下，分析了影响乘车效率的出租车管理方式和上车
点数量。在对出租车管理的方式中，分别分析了三种典型的出租车管理方式，引入操
作系统的并发进程理论，计算得出了独立发车模式的单位时间内出租车周转辆数最高；
在对上车点的分析中，使用逻辑推导，以乘车时间为目标函数，使用 Matlab 进行求
解，得到了 3 个上车点效率最佳。最后建议使用单独发车模式并采用 3 个上车点。
对于问题四，在查阅相关论文后，得知乘客选择乘坐出租车的距离区间为[10，40]，
本文将送客区间为[10,20]的定义为短程出租车。在等待时间的计算公式前乘上优先级
系数，构成新的等待时间表达式，利用蒙特卡罗算法，求解出所有情况下收益方差的
最小值，提取数据点中的 9 个优先级，得到结果下表：
优先级
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
距离
18.94
17.88
16.82
15.76
14.7
13.64
12.58
11.52
10.46
关键词：决策模型 Logisitic 回归 并发进程 蒙特卡罗模拟
剩余28页未读，继续阅读
评论0