尹擇然

（華北理工大學(xué)，河北唐山063200）

0 引言

國內(nèi)大部分機(jī)場都選擇將乘客上下車的通道分開，故將乘客送達(dá)機(jī)場的出租車司機(jī)通常會面臨兩種抉擇：（A）前往到達(dá)區(qū)，在指定的“蓄車池”排隊(duì)將乘客帶回市區(qū)，以及按照“先到先得”的原則排隊(duì)將乘客帶回市區(qū)。出租車司機(jī)的等待時間由出租車排隊(duì)數(shù)量和乘客的多少決定，即要付出一定時間成本。（B）直接空駛返回市區(qū)接送乘客，出租車司機(jī)需付空座位費(fèi)，因而可能失去潛在的乘客收入。建立出租車司機(jī)的選擇決策模型，給出出租車司機(jī)的選擇策略。本文選擇鄭州機(jī)場這一中型機(jī)場為目標(biāo)機(jī)場進(jìn)行分析，收集所選機(jī)場的相關(guān)數(shù)據(jù)并整理，然后將數(shù)據(jù)應(yīng)用到本文模型中，給出該機(jī)場出租車司機(jī)的選擇決策方案。

1 模型建立

從出租車司機(jī)的角度出發(fā)，考慮影響出租車司機(jī)決策的相關(guān)因素，選擇航班到港時間、到港乘客數(shù)量、蓄車池的排隊(duì)車輛數(shù)三種影響因素作為分析指標(biāo)。不考慮其他因素，在相同時間內(nèi)，出租車司機(jī)總是傾向于選擇成本最低，即使個人收益最大的決策[1]。最后，采用熵權(quán)法求解三個指標(biāo)的權(quán)重，利用TOPSIS 法計(jì)算得分情況，依據(jù)評分區(qū)間為出租車司機(jī)是否載客做出決策，選擇是否在機(jī)場等候或空載返回市區(qū)。

1.1 熵權(quán)法模型

熵權(quán)法就是一種客觀的賦權(quán)法，其內(nèi)涵思想是根據(jù)指標(biāo)所包含信息量多少對指標(biāo)賦予相應(yīng)的權(quán)重[2]。具體計(jì)算步驟如下：

第一步：構(gòu)建初始矩陣

假設(shè)共m 個樣本，且有n 個評價指標(biāo)，則可構(gòu)建初始決策矩陣X= (xij)m×n：

第二步：數(shù)據(jù)歸一化

對于越小越好的指標(biāo)（反向指標(biāo)）

第一步：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個方案占到的比重

第二步：第j個評價指標(biāo)對應(yīng)的熵值（式中）

第三步：計(jì)算指標(biāo)j的熵權(quán)ωj

第四步：將相關(guān)數(shù)據(jù)帶入計(jì)算，利用熵權(quán)法進(jìn)行求解，可以得到各個指標(biāo)的客觀權(quán)重。

1.2 TOPSIS 綜合評價模型

TOPSIS 法又稱優(yōu)劣解距離法，其內(nèi)涵原理是通過分別對各個評價對象與正理想解以及負(fù)理想解之間的距離進(jìn)行計(jì)算，來獲取各評價對象與其對應(yīng)正理想解的接近程度，并且以此作為評優(yōu)和排序的依據(jù)。具體步驟為：

第一步，數(shù)據(jù)歸一化處理：用向量規(guī)劃的方法求解規(guī)范決策矩陣，現(xiàn)設(shè)規(guī)范化的決策矩陣為B= (bij)m×n，其中

第二步，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣C= (cij)m×n此時設(shè)各指標(biāo)的權(quán)重向量為

則有加權(quán)規(guī)范矩陣C：

第三步，確定出正理想解和負(fù)理想解

第四步，計(jì)算得到各個評價對象相距最優(yōu)解及最劣解的距離。

第i個評價對象與其正理想解的距離為

第i個評價對象與其負(fù)理想解的距離為

2 實(shí)例分析

2.1 機(jī)場的選取

小型機(jī)場的運(yùn)行規(guī)模不大，數(shù)據(jù)收集較為困難；國內(nèi)大型機(jī)場年旅客吞吐量多達(dá)7000 萬，機(jī)場中的各類影響因素較為復(fù)雜。為方便分析，且考慮到機(jī)場所在城市應(yīng)較為發(fā)達(dá)，以便獲得機(jī)場周邊出租車的數(shù)據(jù)。綜合考慮以上因素，選擇鄭州新鄭國際機(jī)場進(jìn)行分析研究。

2.2 相關(guān)因素分析

出租車司機(jī)是否選擇(A)是通過時間成本來衡量，選擇(B)的衡量指標(biāo)是空載費(fèi)用和可能損失潛在的載客收益。影響司機(jī)做出決策(A)的主要因素為時間成本，而影響時間成本的因素有排隊(duì)等待時間和單位時間出租車平均收入，同時影響等待時間的因素有乘客數(shù)量、排隊(duì)出租車數(shù)量。

乘客數(shù)量：用抵達(dá)的航班數(shù)量對乘客數(shù)量進(jìn)行估算。不考慮其他因素，乘客數(shù)量少，等待時間長，時間成本高，做選擇(A)的可能變小；乘客數(shù)量多，等待時間短，時間成本低，做選擇(A)的可能變大。

排隊(duì)出租車的數(shù)量：不考慮其他因素，排隊(duì)出租車數(shù)量多，等待時間長，時間成本高，做選擇(A)的可能變??；排隊(duì)出租車數(shù)量少，等待時間短，時間成本低，做選擇(A)的可能變大。

2.3 問題求解

將收集的航班數(shù)據(jù)和出租車相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用到問題已構(gòu)建的熵權(quán)法模型中，可以得到影響出租車司機(jī)決策的三個指標(biāo)時間、航班數(shù)量、蓄車池已有車輛數(shù)的權(quán)重為：

ωj= (0.3335， 0.3338， 0.3327)

利用上文中建立的模型，將處理后的機(jī)場航班和租車的相關(guān)數(shù)據(jù)帶入評分模型中，計(jì)算得到每分鐘的評分情況，部分結(jié)果可見表1。

表1 得分情況表

一天之內(nèi)機(jī)場客流量隨時間不斷變化，增減幅度也會有所改變。通過分析一天內(nèi)某一時刻到達(dá)的乘客數(shù)量和這一時刻的得分情況，可知評分高低與某一時刻中到達(dá)的航班數(shù)量有關(guān)。機(jī)場抵達(dá)航班數(shù)量越多，客流量越大，司機(jī)選擇（A）方案需要付出的時間成本就越少；而機(jī)場客流量較少時，司機(jī)排隊(duì)等待載客所要付出的成本較高，選擇（B）方案更為合適。

根據(jù)圖1 可以給出司機(jī)的選擇決策方案：當(dāng)評分大于0.45 時，抵達(dá)的航班數(shù)量較多，司機(jī)在“蓄車池”排隊(duì)載客所付出的時間成本較低，此時司機(jī)應(yīng)當(dāng)選擇排隊(duì)載客；當(dāng)評分小于0.45 時，抵達(dá)航班數(shù)量較少，司機(jī)等待載客后再返回市區(qū)所付出的時間成本較大，則此時司機(jī)應(yīng)當(dāng)選擇空載返回市區(qū)。

3 結(jié)語

該模型綜合分析了影響出租車司機(jī)決策的因素，研究了其影響機(jī)制，建立了出租車司機(jī)的決策模型，給出了綜合考慮乘客數(shù)量變化規(guī)律和司機(jī)利益的選擇策略。本文給出了在保證車輛和乘客安全的前提下，使總的乘車效率最大化的方案。模型綜合考慮了影響司機(jī)決策的相關(guān)因素，站在出租車司機(jī)的角度分析問題，給出了相應(yīng)的選擇策略。結(jié)果合理，直觀實(shí)用。模型應(yīng)用于實(shí)際情況進(jìn)行分析，對現(xiàn)實(shí)情況具有較強(qiáng)的借鑒意義。