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        對機(jī)場出租車司機(jī)選擇策略的研究

        2020-12-14 20:53:46張昊天李敏
        錦繡·上旬刊 2020年8期
        關(guān)鍵詞:等待時(shí)間上車出租車

        張昊天 李敏

        摘要:在一系列問題的影響下,出租車司機(jī)想要努力提高收益,就需要綜合考慮各方面的影響因素,做出合理決策。機(jī)場是出租車一個(gè)重要的接送客地點(diǎn),所以本文以機(jī)場作為考慮情景研究了出租車司機(jī)決策的影響機(jī)理。本文對機(jī)場出租車司機(jī)的選擇策略與提高上車效率。

        前序:針對問題一:本文通過建立司機(jī)于機(jī)場的的收益方程,利用空載和相關(guān)因素建立司機(jī)于市里的收益方程,通過比較,得到司機(jī)在不同情況下的可能帶來的利益,最后做出決策。

        針對問題二:本文通過基于現(xiàn)實(shí)條件下的影響因素,利用建立的決策方程進(jìn)行模擬,對比現(xiàn)實(shí)情況,對兩方數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,因此得到數(shù)據(jù)是否合理,驗(yàn)證模型的合理性。在數(shù)據(jù)相關(guān)性方面,因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)多數(shù)符合泊松分布,因而本文使用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,在經(jīng)過數(shù)據(jù)檢驗(yàn)后,根據(jù)相關(guān)性和p值易得對某項(xiàng)數(shù)據(jù)的相關(guān)性,相關(guān)性越強(qiáng),模型對此項(xiàng)數(shù)據(jù)的依賴性越大。

        針對問題三:本文利用反推的思想,效率最高的情況下,車輛的等待時(shí)間最短,在排隊(duì)論M/M/S/∞模型中可以計(jì)算得到等待時(shí)間,利用matlab作圖得到等待時(shí)間圖像,易得等待時(shí)間最短時(shí)的服務(wù)臺數(shù)量。本文建立方程,將未優(yōu)化的模式與改進(jìn)后的模式進(jìn)行比較。

        關(guān)鍵詞:收益最大化排隊(duì)論模型相關(guān)性

        1問題重述

        出租車是當(dāng)前比較重要的交通工具之一,乘客下飛機(jī)會選擇去市里和一些周邊地區(qū),而機(jī)場的送客和接客通道是分開的,所以出租車司機(jī)會面臨著:直接空載回市里拉客或者在機(jī)場蓄車池等待接客的選擇。

        乘客下車后只能在指定的乘車區(qū)等待,而當(dāng)前蓄車池車的數(shù)量,航班量,人流量都是司機(jī)可實(shí)時(shí)觀測到的信息,所以司機(jī)需要一個(gè)合理的決策來使自己的收益最大化。所以需要我們考慮以下問題:

        (1)結(jié)合相關(guān)的影響因素,綜合一些機(jī)場人流量變化和司機(jī)的收益,建立模型來幫助司機(jī)做出合理的決策。

        (2)收益并結(jié)合某一機(jī)場和所在城市的相關(guān)數(shù)據(jù)來判斷給出的模型選擇方案是否合理,以及模型對相關(guān)因素的依賴性。

        (3)一般情況下,需要乘客和司機(jī)都要排隊(duì)等候,某一機(jī)場有倆條并行行車道,在保證乘客和司機(jī)安全的情況下,怎么設(shè)置上車點(diǎn)能使上車效率達(dá)到最高。

        2問題分析

        問題一:利用排隊(duì)論模型,建立司機(jī)于機(jī)場的的收益方程,利用空載和相關(guān)因素建立司機(jī)于市里的收益方程,通過比較,得到司機(jī)在不同情況下的決策。

        問題二:通過基于現(xiàn)實(shí)條件下的影響因素,利用建立的決策方程進(jìn)行模擬,對比現(xiàn)實(shí)情況,對兩方數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,因此得到數(shù)據(jù)是否合理,驗(yàn)證模型的合理性。在數(shù)據(jù)相關(guān)性方面,因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)多數(shù)符合泊松分布,因而本文使用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,在經(jīng)過數(shù)據(jù)檢驗(yàn)后,根據(jù)相關(guān)性和p值易得對某項(xiàng)數(shù)據(jù)的相關(guān)性,相關(guān)性越強(qiáng),模型對此項(xiàng)數(shù)據(jù)的依賴性越大。

        問題三:利用反推的思想,效率最高的情況下,車輛的等待時(shí)間最短,在排隊(duì)論M/M/S/∞模型中可以計(jì)算得到等待時(shí)間,利用matlab作圖得到等待時(shí)間圖像,易得等待時(shí)間最短時(shí)的服務(wù)臺數(shù)量,因此得到最高效率的服務(wù)臺數(shù)量。

        3問題假設(shè)

        (1)不考慮由于突然發(fā)生的特殊情況導(dǎo)致的無法出車

        (2)倆種方案一旦做出選擇后不能更改

        (3)只考慮打表計(jì)價(jià)的收益和車子油耗成本,不考慮其他收益來源和損失

        (4)蓄車池?zé)o限大,不存在蓄車池已滿不得不回市里的情況

        4模型的建立與求解

        4.1問題一模型的建立與求解

        出租車選擇倆種方案分別的收益:

        所以在選擇策略是司機(jī)可以根據(jù)當(dāng)時(shí)實(shí)際情況大致計(jì)算出在機(jī)場等待后可能帶來的收益與這段時(shí)間直接回市里可能帶來的收益,然后對收益進(jìn)行比較選擇一個(gè)合理的決策。

        4.2問題二的模型建立與求解

        對于此問題我們收集查找相關(guān)數(shù)據(jù)來分析驗(yàn)證我們的模型:所以我們利用python爬蟲,爬取到鄭州機(jī)場某日部分時(shí)間段的蓄車池的出租車數(shù)量,以及通過機(jī)場官網(wǎng)找到了這些時(shí)間段的航班數(shù)量。我們利用航班數(shù)量來大致估測這些時(shí)間段可能會乘坐出租車的乘客數(shù)量。數(shù)據(jù)整理后如下:

        我們根據(jù)時(shí)段的航班數(shù)與實(shí)際調(diào)查平均一次航班可能會有30人選擇乘坐出租車,計(jì)算出這個(gè)時(shí)段可能會做出租車的乘客。

        根據(jù)查閱資料顯示鄭州市出租車收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為:

        根據(jù)查閱資料和調(diào)查總結(jié)發(fā)現(xiàn),如果放空回市區(qū)需要的成本基本是固定的,大約為6元,在機(jī)場等的情況下接客后的運(yùn)送距離無法人為決定所以取歷史平均值,大致為15公里。載客后的平均速度為40km/h。市里每小時(shí)的平均收益為26元/小時(shí)。

        所以我們只要考慮倆種方案各自的收益

        根據(jù)數(shù)據(jù)與計(jì)算可得,如圖:

        根據(jù)圖中數(shù)據(jù)判斷實(shí)際做出的選擇中有65%以上的選擇與我們模型預(yù)測的結(jié)果相符,所以我們建立的模型比較合理。

        根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析,如圖:

        可以看出在機(jī)場等待可能帶來的收益只與最后接客后的運(yùn)載距離有關(guān),而這個(gè)使預(yù)先無法確定,只能根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和之前數(shù)據(jù)大致估算,而可能坐出租車的人數(shù)、每小時(shí)離開的車輛與時(shí)間段航班數(shù)存在一定的負(fù)相關(guān),因?yàn)樵谶@些越大的情況下等待時(shí)間相對越短,相對來說在市里可能帶來的收益就會相對就低,與蓄車池車輛存在一定正相關(guān),在其他不變的情況下越多,等待時(shí)間越多相對回市里的收益越大,但造成的影響不是很大。所以造成判斷的結(jié)果對可能坐車的人數(shù)、每小時(shí)離開的車輛和航班數(shù)有一定的依賴性。

        5問題三的模型建立與求解

        我們先假設(shè)有s個(gè)上車點(diǎn),服務(wù)能力為sμ,服務(wù)強(qiáng)度為,

        乘客的平均等待時(shí)間與上車點(diǎn)的個(gè)數(shù)存在一定的關(guān)系,所以我們計(jì)算出隨上車點(diǎn)個(gè)數(shù)的變化乘客的平均等待時(shí)間,當(dāng)?shù)却龝r(shí)間相對最小時(shí),上車點(diǎn)的個(gè)數(shù)是最合理,對于并行兩行車道,我們可以搭建天橋使乘客安全到達(dá)另一個(gè)車道上車點(diǎn)。

        我們?nèi)∶啃r(shí)到達(dá)人數(shù)為370(收集數(shù)據(jù)的平均值),每個(gè)上車點(diǎn)每小時(shí)服務(wù)車輛為80輛(數(shù)據(jù)取平均值)利用matlab我們可以畫出乘車點(diǎn)和乘客平均等待時(shí)間的關(guān)系變化圖,如圖:

        由圖我們可以看出當(dāng)上車點(diǎn)數(shù)量為6時(shí)最合理,因?yàn)楫?dāng)超過后等待時(shí)間變化不是很明顯基本不影響,在考慮到運(yùn)營和成本,上車點(diǎn)設(shè)置為6個(gè)上效率最高且不存在資源過度造成的浪費(fèi)。

        總結(jié):本文分析研究了出租車司機(jī)決策相關(guān)因素的影響機(jī)理,綜合考慮機(jī)場乘客數(shù)量的變化規(guī)律和出租車司機(jī)的收益幫助機(jī)場出租車司機(jī)做出更好的決策。靈活的運(yùn)用了排隊(duì)論模型使得在保證乘客和車輛安全的前提下乘車效率最高,同時(shí)通過合理有效的方法對長/短途車輛的安排使的司機(jī)收益相對均衡。

        指導(dǎo)教師:李敏,性別:女;民族:漢族;學(xué)歷:研究生;職稱:講師

        參考文獻(xiàn)

        [1]孫自強(qiáng), 蔣楠, 賈惠寧, 劉文欣. 機(jī)場情景模式下出租車司機(jī)決策策略研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè), 2020,41(24):67-69.

        [2]胡知能, 運(yùn)籌學(xué)[M]. 科學(xué)出版社 , 2003

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