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出租车最优使用效率研究

范文

马晨轩

摘? 要：该文主要针对出租车最优使用效率进行了相关研究，通过构建单位时间内的盈利率指标——收益效率w，对A方案及B方案的收益效率进行比较，从而能够帮助出租车司机做出更优的决策。为了方便比较，该文计算司机采用B方案在与A方案相同的时间段内的期望收益效率，而B方案的收益来源于提前回到市区拉客所享受的收益效率。

关键词：出租车? 决策模型? 期望收益? 蓄车池

中图分类号：U491 ? ? ? ? ? 文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章编号：1672-3791（2020）12（b）-0052-03

Abstract： This paper mainly studies the optimal use efficiency of taxis. By constructing the profit rate index of unit time： revenue efficiency W， this paper compares the income efficiency of scheme a and scheme B， so as to help taxi drivers make better decisions. For the convenience of comparison， this paper calculates the expected revenue efficiency of scheme B in the same time period as scheme A， and the benefit of scheme B comes from the benefit efficiency enjoyed by returning to the urban area in advance.

Key Words： Taxi; Decision making model; Expected return; Car storage pool

出租车是大多数乘客下飞机后去往其他目的地选择的交通工具之一。对于送客到机场的出租车司机而言，一般都面临着直接在机场载客或回市区拉客的选择[1]。每个出租车司机必然会根据可观测信息，如某时间抵达的航班数量和机场的出租车数量等，以及相关因素并结合经验来做出决策[2]。但仅仅通过经验来主观决断可能并不能保证在机场的出租车司机每次都能做出最优的决策。如果将司机的决策过程量化，以客观数据来为司机定制决策方案，在一定程度上能使司机做出正确选择的概率得到提升[3]。而如何选择和利用准确的相关数据有待研究。而从机场的角度来看，如何根据机场的道路情况设置上车点提升乘车效率、合理制订出租车等待方案来均衡出租车收益以吸引更多的出租车也是有待研究的问题。

1? 模型的建立与求解

1.1 模型的建立

出租车司机选择决策模型，根据图1所示，当出租车司机将乘客送到机场，即到决策点时，将面临A：直接在机场载客与B：回市区拉客两个选择。如果司机选择A方案，那么当他返回市区并到达目的地所花费的时间为（t1+t2），并且支出t2时间段内的油费，但可获得载客收益。在这段时间内的收益效率为：

如果司机选择B方案，那么他回到市区的最短时间为t0，会付出空载费用并可能损失潜在的载客收益，但能最快享受到在市区范围内的收益效率。为了方便比较，计算司机采用B方案在与A方案相同的时间段（t1+t2）内的收益效率：

根据现实情况可知t2服从某种概率分布，如果方案A的期望收益效率大于B，那么出租车司机选择方案A更优的概率较大，即：

1.2 模型的求解

由1.1中的公式可推出：

其中出租车收益W、d、t与k都可以通过现实数据推导。

出租车司机在机场载客等待的时间t1取决于排队出租车和乘客的数量。“蓄车池”中的出租车数量是可观测的，而乘客的数量变化规律与到达的航班数量变化规律有关，即：

若mT0≤q+1，假设经过“乘车区”的队伍人群总量与T0时刻经过“蓄车池”的车辆总数相等距初始时刻T0需经过tA：

以下首先考虑tA≠0的情况：

在T'时刻时，队伍人群总量与T0时刻“蓄车池”中车辆数目相等，即：

由客观数据可知h（T）的方程，代入上面方程可解出T'。

根据现实情况，可知某时刻的队伍群体书加上这一间隔时间段新增的群体数再减去已乘车的群体数，用数学表达式列出来为：

其中，mT0设为已知量（后续用穷举法），都可由客观数据得出。易知每个时刻放行的出租车量与“乘车区”的人数有关：

结合上面公式可求各个时间段的。

假设距初始时刻T0总共进入“乘车区”的出租车数量为Ntotal，即：

1.3 选择策略分析

根据1.2中得出的出租车选择决策模型公式，当出租车在市区范围内享受的平均收益效率w0小于公式右侧的数值时，飞机场的出租车司机选择A方案更为合理。当等式成立时，两种方案均可考虑。反之，选择B方案更为合理。

2? 结语

该文在建立模型之前对大量数据进行了认真的分析和处理，通过将出租车的GPS数据显示在基于 Leaflet的地图上，可以更加清晰地观察分析，寻找数据中的规律。在计算方案A的收益效率时，引入了乘客到达的速率、初始时刻乘客数量、乘客选择乘用出租车的概率等多个相关变量，使模型更加可靠，更加贴近实际。

为了缓解机场出租车司机因为收益低而不愿搭载短途乘客的社会问题，该文对出租车收益的影响因素进行分析，建立了司机决策模型，能够广泛应用于机场、车站等人流量较大的地方，能够在一定程度上缓解“客流拥堵”的问题，体现了一定的管理智慧。

参考文献

[1] 曹流.大型交通枢纽出租车智能匹配管理系统[J]. 国企管理，2019，54（2）：68-68.

[2] 林思睿.机场出租车运力需求预测技术研究[D].电子科技大学，2018.

[3] 刘嘉伟，孔刘柳.网约车补贴与出租车配置效率的关系——以上海为例[J].电子商务，2018（9）：21-22.

[4] 张梦媛，钱兴新，金志远.“人车互等”情况下机场出租车司机决策模型[J].信息技术与信息化，2020（5）：49-51.

[5] 郭振义.白云机場旅客抵离方式选择研究[D].华南理工大学，2015.

[6] 董艳莹，刘芯彤.基于排队论的出租车上客区优化模型[J].中国新通信，2020，22（10）：237.

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