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        機場出租車管理研究

        2020-10-20 11:20:24范銘賢史明輝
        數(shù)碼設(shè)計 2020年7期

        范銘賢 史明輝

        摘要:出租車作為乘客下了飛機后的主要交通工具之一,圍繞它的一系列問題也越來越受人關(guān)注。本文通過數(shù)據(jù)挖掘及交通流跟馳理論、仿真檢驗等理論或方法就機場“乘車點”的設(shè)置,以及出租車司機收益均衡進行數(shù)學(xué)建模分析,運用MATLAB求解,對機場出租車的管理和運營給出指導(dǎo)意見。

        關(guān)鍵詞:機場出租車管理;交通流跟馳理論;MATLAB

        中圖分類號:F572.88文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1672-9129(2020)07-0170-02

        Abstract:Taxi, as one of the main means of transportation after passengers get off the plane, a series of problems around it are also getting more and more attention. Through data mining, traffic flow following theory, simulation test and other theories or methods, this paper conducts mathematical modeling analysis on the setting of airport "taxi points" and the income balance of taxi drivers, and USES MATLAB to solve the problem, and gives guidance on the management and operation of airport taxis.

        Key words:airport taxi management;Traffic flow following theory;MATLAB

        引言:出租車的綜合調(diào)度與接駁設(shè)施的規(guī)劃設(shè)計對機場的正常運作極為重要,其中主要面臨的問題就是出租車司機需要在蓄車池中等待一定的時間,這段時間會成為他們的機會成本。馮寶[1],胡稚鴻[2], 顏超[3] ,Smeltink[4],Marin[5]等人針對國內(nèi)外具體的一些機場進行研究并給出了一些優(yōu)化方案。現(xiàn)有文獻(xiàn)或多或少都有不足之處,尤其是在考慮出租車司機的角度,需要加以完善。

        1數(shù)據(jù)來源及模型假設(shè)

        數(shù)據(jù)來源于2019年上海浦東機場出租車進出站調(diào)研數(shù)據(jù),為方便建模和研究,提出以下假設(shè):(1)機場為地圖上所顯示出范圍的一個規(guī)則矩形區(qū)域,出租車駛?cè)朐搮^(qū)域均視為駛?cè)霗C場。(2)司機在駛?cè)霗C場后,有數(shù)據(jù)記錄的第一個時刻就立刻進行是否繼續(xù)等待的決策,司機所能獲得的航班信息以該時刻為準(zhǔn)。

        2機場“乘車點”的設(shè)置

        2.1 研究思路。根據(jù)交通流跟馳理論確定以塊為研究單位的設(shè)計方向,通過尋求塊啟動時間的均衡以加快乘車效率,以塊間啟動時間標(biāo)準(zhǔn)差最小為目標(biāo)建立單目標(biāo)規(guī)劃模型,分批規(guī)則、連續(xù)規(guī)則來保證乘客與車輛的安全并作為規(guī)劃約束條件。利用數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,得到乘客行為的統(tǒng)計學(xué)量并利用其來進行仿真數(shù)據(jù)生成來對乘客的行為進行仿真。最后利用生成隨機仿真數(shù)據(jù),運用 CFPSO 算法對問題進行求解。

        2.2研究方法。提出兩條規(guī)則作為前提:

        (1)分批規(guī)則:車輛分批駛?cè)肷峡蛥^(qū),在上一批車輛最后一輛車開始離開上客區(qū)之前,下一批車輛不得進入。

        (2)連續(xù)規(guī)則:在上一批車輛中的最后一輛車駛離的同時,下一批出租車開始緩慢進場;

        (3)上客時間規(guī)則:根據(jù)孫健[6]對機場出租車上客區(qū)進行的視頻采集數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計結(jié)論,再考慮到乘客的上客時間具有較強的隨機性和不均勻性,我們將乘客上車時間近似擬合為均值為 32.8 秒鐘的指數(shù)分布。

        對于矩陣式出租車系統(tǒng),以上客區(qū)有 8 輛車,上客點設(shè)置 2 個為例,給出示意圖如下,圖中紅色框則為一“塊”。

        針對同一個塊內(nèi)的車輛,由臨近的一個上車點進行統(tǒng)一分配;以塊為研究對象,研究塊的關(guān)系和效率,利用參數(shù)尋優(yōu)可以得到最佳的乘車效率。本文所定義的乘車效率為:一定時間內(nèi)上客區(qū)通過的車輛數(shù)與時間之比。設(shè)立以塊間最大乘客上車時間的標(biāo)準(zhǔn)差最小為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù);約束條件如分批規(guī)則和連續(xù)規(guī)則所述。所建立的上車點設(shè)置規(guī)劃模型如下所示:

        式中N=n-1 ,即自由度;αi(t)表示第i塊最后一個輛車啟動的時間, α(t)表示平均啟動時間,carn(t)表示第i塊中第n 輛車的啟動時間,α*n(t)表示第 j輪次第n 塊的啟動時間, car*n表示第j 輪次蓄車池等候的第n輛車。對模型求解采用壓縮因子粒子群算法(CFPSO)算法,故我們最終采納了上車區(qū) 20輛車,2個上車點的安排方案。

        3出租車的調(diào)度方案模型

        3.1 研究思路。對機場接客返回的短途車,其優(yōu)先補償方式為設(shè)置優(yōu)先通道,考慮司機基于時間知覺的感知損失,確定司機所能容忍的最大放行車數(shù),并利用差分進化算法在容忍輛數(shù)內(nèi)進行尋優(yōu),最終得到收益均衡時的“優(yōu)先”安排方案。

        3.2研究方法。在司機的感知中,等待時間與經(jīng)濟損失的關(guān)系為[7]:

        PEC =11.238+0.581PWT(3-1)

        其中PEC代表感知經(jīng)濟損失,PWT代表感知等待時間,表明感知等待時間每增加 1 分鐘,出租車司機的感知經(jīng)濟損失增加 0.581 元。

        乘車方案及上客點設(shè)計采用第二節(jié)的研究結(jié)果,假設(shè)短途車一次放行的車輛為g輛(g≤20),在考慮司機滿意度的前提下,我們認(rèn)為當(dāng)前蓄車池內(nèi)的前40輛受到的影響較大。由于乘車區(qū)一次只能放進20輛車,所以當(dāng)短途車放進g輛時,蓄車池的前40輛車有2g輛受到影響;即當(dāng)前順序為(20-g +1, 20)和(40 - g +1, 40)的車被順延至各自的下一輪進入上客區(qū)。由此可以計算感知總的感知損失為:

        其中T為乘車區(qū)一輪20輛車完成載客的平均時間。在此假設(shè),當(dāng)損失ω超過司機當(dāng)前時間段預(yù)期收入的 50%時,司機便不能容忍,也就造成了滿意度的下降。通過程序計算得:g的上限為8。

        為解決均衡短途載客出租車與長途載客收益均衡問題,可以對短途車返回機場時進入的快速通道每輪放行車輛增加,以均衡兩者收益。為了衡量兩類車的收益不均衡程度,采用收益方差函數(shù)σ2:

        目標(biāo)函數(shù)為σ2,其中profiti表示第i輛車的收益,profit表示所有車輛平均收益,n為車輛數(shù)。采用差分進化算法求解,在兼顧考慮滿意度和的實際情況下,應(yīng)采用快速通道一輪放行8輛短途車的方案,與不放行相比,其均衡程度提高了 33.6%。

        4結(jié)語

        運用排隊論方法和CFPSO,給出機場“乘車區(qū)”車道附近 “上車點”的最優(yōu)設(shè)置方案。最后得出機場出租車調(diào)度方案,為機場出租車的管理和運營提供了新的思路。

        參考文獻(xiàn):

        [1]馮寶.大型綜合交通樞紐出租車上下客點規(guī)模確定方法研究[J].城市道橋與防洪,2019(07):45-48+52+9-10.

        [2]胡稚鴻,董衛(wèi),曹流,高忠,陸志勇,呂俊,黃宏標(biāo),顧非凡.大型交通樞紐出租車智能匹配管理系統(tǒng)構(gòu)建與實施[J].創(chuàng)新世界周刊,2019(07):90-95.

        [3]顏超. 上海市樞紐機場陸側(cè)公共交通管理研究[D].華東師范大學(xué),2015.

        [4]Smeltink J W, Soomer M J. An Optimisation Model for Airport Taxi Scheduling[J]. 2004.

        [5] Marin A G. Airport management:taxi planning[J]. Annals of Operations Research, 2006, 143(1):191-202.

        [6]孫健. 基于排隊論的航空樞紐陸側(cè)旅客服務(wù)資源建模與仿真[D].中國礦業(yè)大學(xué)(北京),2017.

        [7]范春梅,李華強,賈建民,郝遼鋼.等待時間、感知經(jīng)濟損失與服務(wù)滿意度之間的關(guān)系研 究——以出租車司機加氣排隊為例[J].管理評論,2014,26(11):99-105.

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