基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化

基于排队论的机场出租车最优决策模型作者：姚入榕赵德昌来源：《现代商贸工业》2020年第33期摘要：本文以出租车机场排队接客为背景，基于M/M/1经典排队论模型，引入机场航班载客人数、通往出租车载客点的通道长度、旅客上车时间等参数，建立了司机在蓄车池等待时间与司机观察到的航班数量、蓄车池数量的函数关系。

又有蓄车池等待时间与机场旅客的订单时间之和等于空载返回市区的时间和在市区经营的时间之和，以此建立两种方案的综合收益函数，得出在不同条件下的理性选择方案。

但是，模型并未考虑司机和乘客的心理学因素，具有一定的局限性。

关键词：M/M/1排队论模型;分时段讨论;收益函数中图分类号：F25 ; ; 文献标识码：A ; ; ;doi：10.19311/ki.1672-3198.2020.33.0130 引言随着民航行业的发展，飞机场的客流吞吐量不断增加，而出租车成了很多乘客下飞机后会采取的去市区（或周边）的目的地方式之一。

如果乘客在下飞机后想“打车”，就要到指定的“乘车区”排队，按先后顺序乘车。

机场出租车管理人员负责“分批定量”放行出租车进入“乘车区”，同时安排一定数量的乘客上车。

在此服务系统背景下，存在可优化问题，提高乘客排队乘车效率，简化出租车排队拉客程序等。

目前已有很多研究通过优化机场组织管理方式来提高出租车接客效率，比如同济大学黄岩、王光裕的《虹桥机场T2航站楼出租车上客系统组织管理优化探讨》，华东师范大学颜超的《上海市枢纽机场陆侧公共交通管理研究——以浦东国际机场为例》。

同时也有不少人对于m/m/1模型的排队效率做了研究，比如Sudeep Singh Sanga，Madhu Jain的《Cost optimization and ANFIS computing for admission control of M/M/1/K queue with general retrial times and discouragement》。

数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Tech n o l ogy&Software En g ineering 基于排队论模型的车场出租车调度问题文/史可为张心悦陈润桓（南京邮电大学江苏省南京市210003）摘要：本文针对愈发引人关注的机场出租车决策问题，建立了基于司机收益心理的多级指标决策模型，并参考实地机场数据建立了理想乘车区模型；本文通过建立排队论模型为短途车的载客方案设计提供了一系列可行的方案。

最后通过仿真验证了模型的合理性，旨在合理有效地解决机场出租车面临的一系列问题，促进机场出租车产业的高效发展。

关键词：模糊综合评判法；排队论；蒙特卡洛仿真；粒子群算法1问题背景介绍送客到机场的出租车司机会根据实际情况对下一步工作做岀两种选择：（1）前往缓冲区等待，载客人返回市区。

此时出租车需要付出等待时间成本。

（2）直接空车返回市区载客。

此时出租车司机会付出空载损失费用和损失潜在的载客收益。

两种选择方式引发了值得探讨的问题：（1）司机应该如何进行决策使自己获益最大；（2）管理者应如何管理机场候车区使得总乘车效率最高；（3）为使收益均衡，管理部门应如何给出租车分配“优先权”。

针对这三个问题建立模型求解。

2模型的建立与求解2.1基于多级评价指标的司机载客方案选择决策模型结合文献和实际情况⑴分析发现司机对某方案收益大小的预估主要取决于机场抵达航班的乘客数量、蓄车池内已在等待的出租车的数量、天气状况、道路拥堵情况囚。

因此我们进行指标分级：某段时间内的乘客数量受某时间段内抵达机场的航班数量、蓄车池内已在等待的出租车的数量和当前时间因素（节假日、普通工作日等）影响⑶。

2.1.1基于线性最小二乘拟合的乘客数量回归模型来利用最小二乘法⑷对乘客数量X2关于m个子项指标的变化曲线进行拟合，步骤如下：首先确定回归方程的维数。

由于不同类别的自然环境和特殊时期对乘客数量的影响程度一般由专家打分得出⑸，均为常数因此乘客数量的变化规律是关于某段时间内抵达航班数的二维线性函数。

1 问题背景随着国民经济的增长及居民消费水平的提升刺激了航空运输的发展，飞行出行方式更加普遍。

乘客下飞机后通过何种方式离开机场，给机场多元化交通方式的运力带来了更大的压力[1]。

出租车由其便捷和灵活的特点，是机场交通运输的重要工具之一。

国内的多数机场都是将送客（出发）和接客（到达）通道分开的。

送客到机场的出租车司机将根据自己的经验抉择是前往到达区排队等待载客返回市区还是直接放空返回市区拉客。

2 模型求解对于出租车司机的决策问题，主要问题是对选择(A)前往到达区排队等待载客返回市区和选择(B)直接放空返回市区拉客进行抉择。

是否选择(A)是通过时间成本来衡量，选择(B)的衡量指标是空载费用和可能损失潜在的载客收益。

图1 决策思维导图同时影响时间成本的因素为等待时间和单位时间出租车平均收入，影响等待时间的因素为乘客数量、排队出租车数量以及通行能力，影响空载费用的因素有市区到机场的距离、耗油费用。

将上面的表述做成思维导图如图1所示。

2.1 时间成本2.1.1 影响因素说明由以上分析可知，影响司机做出选择(A)的主要因素为时间成本，而影响时间成本的因素有等待时间和单位时间出租车平均收入，同时影响等待时间的因素有乘客数量、排队出租车数量以及通行能力。

（1）乘客数量在不考虑其他因素的情况下，乘客数量越少，等待时间越长，时间成本越高，做选择（A）的可能变小，乘客数量越多，等待时间越短，时间成本越低，做选择（A）的可能变大。

（2）排队出租车数量在不考虑其他因素的情况下，排队出租车数量越多，等待时间越长，时间成本越高，做选择（A）的可能变小，排队出租车数量越少，等待时间越短，时间成本越低,做选择（A）的可能变大。

（3）通行能力通行能力是指道路上某一点，某一车道或某一断面处，单位时间可能通过的最大交通实体数（辆/H）。

通行能力越强时，单位时间内通过的车辆越多，排队等候的时间则会越少，时间成本越低，做选择（A）的可能变大，通行能力越低，单位时间内通过的车辆越少，排队等候的时间则会越多，时间成本越高，做选择（A）的可能变小。

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言随着城市交通压力的不断增加，枢纽内出租车上客区的服务效率显得尤为重要。

服务台作为上客区的重要设施，其布局、数量以及管理策略的合理性直接影响着乘客的乘车体验和出租车公司的运营效率。

因此，如何基于排队论对枢纽内出租车上客区服务台进行优化，成为了亟待解决的问题。

本文将探讨排队论在枢纽内出租车上客区服务台优化中的应用，以期提高服务效率和乘客满意度。

二、排队论理论基础排队论是一种研究排队现象的理论，主要应用于分析服务系统中的等待时间、排队长度以及服务效率等问题。

在枢纽内出租车上客区服务台的应用中，排队论可以帮助我们了解乘客到达的规律、服务台的配置以及排队系统的性能等。

通过建立数学模型，我们可以对服务台的布局、数量以及管理策略进行优化，以提高服务效率和乘客满意度。

三、服务台现状分析当前，枢纽内出租车上客区服务台存在以下问题：1. 服务台数量不足，导致乘客排队等候时间过长；2. 服务台布局不合理，导致乘客流动不畅；3. 服务台管理不规范，缺乏有效的调度和协调机制。

四、基于排队论的服务台优化策略针对上述问题，我们可以基于排队论进行服务台优化，具体策略如下：1. 确定乘客到达规律：通过观察和统计，了解乘客到达的规律和特点，为建立数学模型提供依据。

2. 建立数学模型：根据乘客到达规律和服务台配置情况，建立排队论数学模型，分析排队系统的性能指标，如等待时间、排队长度等。

3. 优化服务台布局：根据数学模型的分析结果，优化服务台的布局，使乘客流动更加顺畅，减少拥挤和拥堵现象。

4. 调整服务台数量：根据排队系统的性能指标和服务需求，合理配置服务台数量，避免资源浪费和乘客等待时间过长的问题。

5. 引入调度和协调机制：建立有效的调度和协调机制，对服务台进行合理调度和协调，提高服务效率和乘客满意度。

五、实施与效果评估在实施基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化后，我们需要对实施效果进行评估。

基于排队论的机场出租车接客模型摘要：机场的出租车接客问题一直都是困扰司机和乘客的难题，出租车司机能否根据实际情况做出正确决策会直接影响其收益状况。

本文分别从司机和乘客两方面分析影响出租车司机决策的因素，建立了排队论模型分析司机的决策方案目的在于保证乘车效率的情况下使出租车司机的效益最大化。

关键词：logistic模型；排队论；平均到车率引言国内大多数机场所在地都远离市区，大部分乘客在机场下飞机后都需要前往市区及周边目的地，出租车是主要的交通工具之一。

机场大都是将乘客出发区与到达区分开建设，因此送客到机场的出租车司机都会面临两种选择：（A）前往乘客到达区排队等待载客返回市区。

出租车必须到机场的“蓄车池”排队等候载客，排队出租车和乘客的数量多少直接影响司机的等候时间。

（B）直接空载返回市区拉客。

出租车司机不仅需要承担燃油费及过路费等空载成本还会损失潜在的载客收益。

本文通过分析与出租车司机决策相关因素的影响机理，综合考虑机场乘客数量的变化规律和出租车司机的收益，建立出租车司机选择决策模型，并给出司机的选择策略。

1 司机决策影响因素分析影响出租车司机决策的确定因素主要为当天的航班数量、乘客数量和“蓄车池”内排队出租车数量的多少，而当天的天气状况和是否节假日为不确定因素。

因此当天的乘客数量与“蓄车池”内出租车的数量为影响司机决策的关键因素，当“乘车区”内等待的乘客数量增多时，“蓄车池”中的出租车数量也会相应增加，且二者的增长率相同，即可以用“蓄车池”内出租车的数量与到达机场的出租车数量之间的关系表述乘客数量与到达机场的出租车数量之间的关系。

综合考虑乘客数量与“蓄车池”内出租车数量的变化规律和司机收益，可以得出如下结论：当司机在“蓄车池”内因排队消耗的时间成本小于其返回市区需要承担的空载费用则其会选择A方案，反之会选择B方案。

2 分析“蓄车池”内出租车数量变化情况logistic模型又称阻滞增长模型，最初用于分析人口增长到一定数量之后增长率下降的问题[1]。

排队论在公共交通调度中的应用随着城市化进程的不断加快，公共交通系统的重要性日益凸显。

公共交通调度是保障城市交通有序运行的关键环节，而排队论作为一种重要的数学工具，为公共交通调度提供了有效的解决方案。

本文将探讨排队论在公共交通调度中的应用，并分析其在提高运输效率、优化资源配置、减少拥堵等方面所取得的成效。

首先，排队论可以帮助提高公共交通系统的运输效率。

在高峰时段，人们集中出行导致车站拥堵、车辆满载等问题频发。

通过排队论模型可以分析乘客到达车站和乘车时间之间的关系，并据此优化发车间隔和乘客上下车时间。

例如，在地铁站点设置自助售票机和自动闸机，可以减少人工售票和验票所需时间，加快乘客进出站速度；通过合理设置发车间隔和增加运力，在高峰时段保证足够多列地铁列车供人们选择。

其次，排队论可以优化资源配置，在有限资源下提供更多服务。

城市中有限数量的公交车辆需要满足大量乘客的出行需求，如何合理配置车辆成为调度的关键问题。

排队论可以通过模拟乘客到达和乘车的过程，预测不同时间段和不同线路的客流量。

根据预测结果，可以调整车辆运行路线和数量，以满足不同线路上的需求。

例如，在繁忙的商业区增加公交车数量，以应对高峰时段的客流压力；在低峰时段缩减运力，以减少资源浪费。

此外，排队论还可以减少拥堵现象。

城市交通拥堵是公共交通系统面临的重要问题之一。

排队论模型可以通过分析乘客到达时间、上下车时间和运输能力之间的关系，在高峰时段合理安排发车间隔和增加运力。

例如，在高峰时段增加地铁列车数量，并根据实际情况调整发车间隔；在繁忙路段设置优先通行公交道，并对公交优先信号进行优化控制。

此外，排队论还可以提供决策支持工具，在应急情况下提供快速响应方案。

例如，在突发事件或自然灾害发生时，排队论可以通过模拟乘客流动和车辆调度过程，分析不同应急方案的可行性和效果，为决策者提供科学依据。

通过排队论模型，可以预测不同方案下的乘客等待时间、车辆调度时间等关键指标，并据此选择最优方案。

基于梯度模型的出租车资源优化配置作者：纪强，康智强，林丽华，刘约翰来源：《中国新通信》 2017年第11期一、问题重述我国出租车市场涌现出多款热门打车软件，打车软件的出现为解决行业矛盾提供了新的思路，对出租车行业起到了不可忽视的影响，但打车软件同时也存在管理、盈利、以及优化模式上的缺陷，交通压力依然没有得到有效的缓解。

基于以上出现的问题弊端，以及问题的严重性我们对在“互联网+”时代下的出租车资源进行优化配置。

二、问题分析首先基于主层分分析法得出导致“打车难”的几大因素。

以梯度模型为主体，结合GPS/GIS 调度系统实现区域优化配置，采用分地区、分时段对出租车司机进行补贴的方案，从而进一步完善出租车资源利用程度。

三、模型假设结合本题的实际，为了确保该题解的准确性与合理性，对一些客观存在但影响可以忽略不计的因素提出以下几点假设：1、当研究分区域时，我们近似的将时间差为一分钟之内看作同一时间。

2、当研究分时间时，我们近似的将半径为一米之内的区域看作同一地点。

四、模型的建立与求解4.1 确定影响因素：假设有n 个原始指标，通过分析既得数据选择了以下三个可量化数据进行模型建立, 分别为出租车分布、打车需求量、车费三个方面。

通过spss 统计软件，对不同时间同一地点及不同地点同一时间进行分情况讨论。

同时不同地：F=0.277X1+0.362X2+0.361X3同地不同时：F=-0.886X1+0.955X2+0.957X3综上，我们对于不同时空出租车需求量分析模型建立成功。

4.2 乘客阶梯距离对司机补贴4.2.1 乘客阶梯距离对司机补贴的概念乘客阶梯距离就是对乘客乘车区间的不同距离。

对于不同乘车距离，实行不同的司机补贴方案。

一般而言就是在基本距离限度内实行不给予补贴，超过基本距离，每段实行一个递增式单位补贴价。

4.2.2 基数的确定采用阶梯补贴价必须首先确定乘客乘车距离基数，根据当前的乘客乘车距离的调查，可以将乘客乘车距离分为一下三个阶段：第一阶段乘车距离基数，即基本出行距离Q1，此阶段为乘客乘车距离最近。

基于排队论的机场出租车乘车站点优化设计摘要出租车是城市客运体系中的重要组成方式，具有方便、快捷、舒适、通达性高等特点。

本文中所论述的主要是机场出租车城车上车点优化设计来提升通行能力。

首先在尽可能保证乘客和司机安全的情况下，设计了直线式站点和岔路式站点两种机场并行双车道乘客乘车方式。

而后运用排队论方法，构造单路排队多通道服务系统，最终得出直线式和岔路式对出租车流量推荐适用范围：直线式2站位、3站位和4站位对应的通行能力范围分别为：<100、(100,150)、>150（taxi/h）；岔路式2站位、3站位和4站位对应的通行能力范围分别为：<120、(120,180)、>180（taxi/h）。

如此设置“乘车点”能使总的乘车效率提高。

关键词排队论站点设计一、模型假设1.本文只考虑出租车司机，不考虑网约车；2.假设交通状态处于理想状态，没有交通意外事故发生；3.假设每个站位的平均服务时间相同。

二、乘车点优化设计2.1 上车点形式选择研究本文考虑了如下两种乘车模式，如下图6,7：图 2 直线式乘车方式两种乘车方式分别具有其优缺点。

直线式车辆进出站点容易，减少车辆站点延误，并且设计简单，成本较低，改扩建较为方便。

但是停靠占用一条车道，形成道路瓶颈，降低路段通行能力，高峰期容易造成交通堵塞，而且出租车停靠时，尾随车辆必须减速行驶或变换车道，存在安全隐患。

而岔路式对路段交通影响较小，很大程度上减少了交通运行的延误，但是同样存在变换车道才能进站服务，停靠延误较大、相比直线式，占用空间资源较大的缺陷。

2.2站位数设计模型停车站站位数是各站点中微观优化设计的一个主要目标，在确定了站点位置和形式后，确定站位数成为站点优化设计的又一重要工作，也是站点优化设计研究的关键部分。

2.2.1排队论分析首先，由于各车辆平均上客时间差别不大，前后车辆上客时间差在0.3秒左右，为简化计算，可以假设在每个点位的平均服务时间相同的前提下，运用排队模型对出租车上客点进行分析。

基于排队论的机场蓄车池优化方案的应用研究作者：朱雯婧徐硕嵘徐娅岚来源：《科技创新与应用》2020年第25期摘 ;要：经济繁荣人民安康，新时代人民观念的转变，促使航空业的快速发展，给出租车行业带来了更多机会，但机场陆侧交通也面临着挑战，出租车蓄车池的管理需要加强。

文章建立M/M/C排队系统模型，重点研究上海浦东机场出租车蓄车池上车点设置以及乘客乘车效率的优化方案。

关键词：出租车;M/M/C排队系统模型;蓄车池;上车点中图分类号：TM912 ; ; ; ;文献标志码：A ; ; ; ; 文章编号：2095-2945（2020）25-0138-02Abstract： Economic prosperity， people's well-being， and the change of people's concepts in the new era have promoted the rapid development of the aviation industry and brought more opportunities to the taxi industry， but the airport land-side traffic is also facing challenges， and the management of taxi storage pool needs to be strengthened. This paper establishes the M/M/C queuing system model， and focuses on the optimization scheme of the boarding point setting of the taxi storage pool and the passenger riding efficiency in Shanghai Pudong Airport.Keywords： taxi; M/M/C queuing system model; storage pool; boarding point1 概述机场“乘车区”司机排队载客和乘客排队乘车的现象十分常见，而合理的安排上车点既可以提高乘客上车的效率，也可以加快“乘車区”的出租车通行速度，乘客排队乘车是一种常见的排队现象，而排队论可以有效地解决排队问题、优化排队模型，但在运用排队论的同时还需考虑车辆和乘客的安全并保持乘车效率与设置乘车点资源和成本之间的平衡。

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言随着城市交通日益繁忙，枢纽内出租车服务的重要性逐渐凸显。

枢纽内出租车上客区服务台的运营效率直接影响着乘客的出行体验和枢纽的整体交通流线。

因此，本文以排队论为基础，针对枢纽内出租车上客区服务台进行优化研究，以提高服务效率，提升乘客满意度。

二、排队论基础理论排队论是一种研究系统中排队现象的理论方法，适用于描述和解决各种服务系统的运行和优化问题。

在枢纽内出租车上客区的服务台中，排队论可应用于描述乘客等待出租车的过程和规律。

基本排队模型包括到达间隔时间、服务时间、排队规则等要素。

通过对这些要素的分析，可以揭示服务台的运行规律和瓶颈所在。

三、枢纽内出租车上客区现状分析目前，枢纽内出租车上客区存在以下问题：一是服务台数量不足，导致乘客等待时间过长；二是服务台布局不合理，导致乘客在寻找空台时浪费时间；三是服务效率低下，如司机操作不熟练、车辆调配不均等。

这些问题严重影响了乘客的出行体验和枢纽的交通流线。

四、基于排队论的服务台优化策略针对上述问题，本文提出以下基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化策略：1. 增加服务台数量：根据排队论原理，通过分析乘客到达率和平均等待时间等数据，合理增加服务台数量，缩短乘客等待时间。

2. 优化布局：根据乘客流量和流动方向，合理规划服务台的布局，减少乘客在寻找空台时的时间成本。

3. 提高服务效率：通过培训和考核提高司机操作熟练度，优化车辆调配机制，减少车辆空驶和拥堵现象，从而提高服务效率。

4. 引入智能调度系统：利用现代信息技术，如大数据分析和人工智能等，实时监测和调度出租车资源，实现供需平衡，提高整体运营效率。

5. 实施动态定价策略：根据排队情况和供需关系，实施动态定价策略，引导乘客在不同时间段和区域选择合适的出行方式，缓解高峰期和服务台的拥挤情况。

6. 建立评价与反馈机制：通过乘客满意度调查和服务质量评价等方式，收集乘客对服务台的意见和建议，及时调整和优化服务策略。

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言在现代化交通枢纽中，出租车上客区作为旅客出行的重要节点，其服务效率直接影响到旅客的出行体验和交通枢纽的运营效率。

然而，由于多种因素的影响，如旅客流量、服务台数量、服务时间等，上客区常常出现排队等候、服务不及时等问题。

为了解决这些问题，本文将基于排队论对枢纽内出租车上客区服务台进行优化研究，以提高服务效率和旅客满意度。

二、排队论理论基础排队论，又称随机服务系统理论，是研究服务系统中随机现象的理论。

在出租车上客区服务台的研究中，排队论主要应用于分析旅客到达规律、服务台数量与分布、排队等待时间等问题。

通过建立数学模型，可以定量地描述服务系统的性能，为优化提供理论依据。

三、枢纽内出租车上客区现状分析在枢纽内出租车上客区，常见的服务台优化问题包括服务台数量不足、布局不合理、服务效率低下等。

这些问题导致旅客排队等候时间长，影响旅客出行体验。

为了解决这些问题，需要对上客区的旅客到达规律、服务时间、服务台分布等进行深入研究。

四、基于排队论的服务台优化方法1. 旅客到达规律分析：通过收集历史数据，分析旅客到达的规律和特点，为建立数学模型提供依据。

2. 服务台数量优化：根据旅客到达规律和服务时间，建立排队模型，通过模型分析确定最佳的服务台数量。

3. 服务台布局优化：根据旅客流量和上客区的空间布局，合理规划服务台的分布和位置，以提高服务效率。

4. 服务时间优化：通过提高服务人员的业务水平和效率，缩短旅客的等待时间和服务时间。

五、实证分析以某交通枢纽的出租车上客区为例，通过收集历史数据和实地调查，分析上客区的旅客到达规律、服务台数量与分布、排队等待时间等问题。

在此基础上，建立排队模型，确定最佳的服务台数量和布局。

经过优化后，上客区的服务效率得到显著提高，旅客的等待时间明显缩短，旅客满意度得到提升。

六、结论与建议通过基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化研究，可以得出以下结论：1. 合理规划服务台的分布和位置是提高上客区服务效率的关键。

虹桥机场T2航站楼出租车上客系统组织管理优化探讨一、本文概述随着中国经济的飞速发展，航空运输业作为连接国内外的重要桥梁，其地位日益凸显。

虹桥机场作为上海的主要国际航空枢纽，其T2航站楼出租车上客系统的运行效率直接影响着旅客的出行体验和机场的整体服务水平。

然而，近年来，虹桥机场T2航站楼出租车上客系统面临着诸多挑战，如旅客流量大、出租车资源有限、上客区域布局不合理等问题，导致出租车排队时间长、旅客等待焦虑等现象频发。

因此，对虹桥机场T2航站楼出租车上客系统进行组织管理优化，提高运行效率和服务质量，已成为当前亟待解决的问题。

本文旨在探讨虹桥机场T2航站楼出租车上客系统的组织管理优化策略。

通过对现有系统的深入分析和研究，本文识别了系统中存在的关键问题，并提出了相应的优化建议。

本文首先分析了虹桥机场T2航站楼出租车上客系统的运行现状，包括出租车资源配置、上客区域布局、旅客流量变化等方面的情况。

在此基础上，本文提出了针对性的优化措施，包括优化出租车调度策略、改进上客区域布局、提升信息化水平等。

这些措施旨在提高出租车的利用率、缩短旅客的等待时间、提升旅客的出行满意度。

本文的研究方法主要包括文献综述、实地调查和数据分析。

通过梳理国内外相关文献，本文总结了出租车上客系统组织管理的最佳实践。

通过实地调查和数据分析，本文深入了解了虹桥机场T2航站楼出租车上客系统的实际运行情况，为优化策略的提出提供了有力支撑。

本文的研究不仅有助于提升虹桥机场T2航站楼出租车上客系统的运行效率和服务质量，还可为其他机场的出租车上客系统优化提供借鉴和参考。

通过本文的研究，我们期望能够为旅客提供更加便捷、舒适的出行体验，为机场的可持续发展贡献力量。

二、出租车上客系统现状分析虹桥机场T2航站楼作为上海的重要交通枢纽，每日接待大量旅客，出租车上客系统作为旅客离开机场的重要一环，其运行状况直接影响到旅客的出行体验。

然而，目前虹桥机场T2航站楼的出租车上客系统存在一些问题，亟待改进。

基于排队论的出租车接驳点乘车效率优化研究摘要：本文以出租车接驳点为研究对象，运用排队论的相关内容，对出站口出租车排队车道和乘客上车点进行合理规划，减少乘客出站后的换乘等待时间，提高乘车效率，继而提高机场、高铁站出站口的人流流动效率，对出站口等车拥堵、出租车载客率低等相关问题的优化有很大的帮助。

要想提高机场、高铁站出站口出租车乘车效率，解决好出租车排队问题和乘客上车问题起着关键作用。

本文对出租车接驳点乘车效率的优化，不仅能有效减少乘客换乘等待时间、减少出租车司机排队接客时间，而且也能对与等待有关的效率优化问题提供一些启发。

关键词：出租车；换乘；乘车效率：排队论一、排队论相关理论排队论(queuingtheory)也称为随机服务系统理论，是一种解决服务质量和费用问题的科学，它涉及到三个方面：性态问题、最优问题和统计推理。

其中性态问题是研究各类排队体系的概率规律，研究队长分布、等待时间分布和忙期分布，其中包含了瞬时状态与稳定状态;最优问题可分为动态最佳和静态最佳,其中动态最佳是指已有的排队体系的最优运行，而静态最佳则是最优的设计;排队体系的统计推理就是通过对某一特定的排队体系进行判定,从而使其能更好地运用排队论进行分析。

本文运用排队对乘客到达换乘区域和出租车服务时间进行了统计分析，得到了乘客等待时间、乘客排队长度等定量指标，并据此对系统结构进行优化或再安排，以达到上车点设置最经济、乘车效率最优的目的。

本文乘客到达出租车换乘区域的时刻和乘客上车的时间即出租车的服务时间属于随机分布。

排队系统通常由输入过程、排队规则和服务机构组成。

在对排队模型分类的过程中，影响因素有：连续的客户到达时间分布、服务时间分布和服务台数量。

其中表示相继到达间隔时间和服务时间的各种分布的符号及含义如下表所示：表1各种分布符号及含义一般服务时间的分布综上所述，排队模型可表示为：X/Y/Z/A/B/C各符号含义如下表所示：表2排队模型各符号及含义如果把实际问题当成排队问题来解决，首先要判断其属于哪类排队模型，在此模型中，顾客到达的时间分布和服务时间的分布是需要确定的，其他因素是给定的。

《基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化》篇一一、引言随着城市交通的快速发展，枢纽内出租车服务成为了连接城市各个区域的重要环节。

然而，在繁忙时段，上客区的服务台往往面临大量的等待和拥堵问题，不仅影响了乘客的出行体验，也降低了出租车的运营效率。

本文基于排队论，对枢纽内出租车上客区服务台进行优化研究，以提高服务效率和乘客满意度。

二、排队论基础排队论，又称为随机服务系统理论，主要研究服务系统中随机因素的作用。

在枢纽内出租车上客区服务台中，排队论可应用于分析乘客到达和离开的规律、服务台数量的配置以及服务时间的分布等。

通过排队论的模型分析，可以找出服务台运营中存在的问题，为优化提供依据。

三、现状分析当前，枢纽内出租车上客区服务台存在以下问题：1. 服务台数量不足：在高峰时段，大量的乘客等待上出租车，导致排队时间过长。

2. 服务效率低下：部分服务台的服务时间过长，影响了乘客的等待体验。

3. 乘客和出租车司机沟通不畅：部分乘客对服务台的运作方式不够了解，导致出现不必要的误会和延误。

四、优化措施基于排队论的分析，我们提出以下优化措施：1. 合理配置服务台数量：根据乘客到达的规律和服务时间分布，合理配置服务台数量。

在高峰时段增加临时服务台，以缓解乘客的等待时间。

2. 提高服务效率：通过培训和激励机制，提高服务人员的业务水平和服务质量。

同时，引入智能化设备，如自助排队系统、叫车显示屏等，以提高服务效率。

3. 优化沟通机制：加强乘客和出租车司机之间的沟通，提供明确的指示牌和引导系统，帮助乘客快速找到合适的出租车和服务台。

同时，通过线上平台和语音提示等方式，为乘客提供更便捷的服务体验。

五、模型构建与实证分析1. 模型构建：根据排队论原理，建立枢纽内出租车上客区服务台的排队模型。

该模型包括乘客到达规律、服务时间分布以及服务台数量配置等方面。

通过模型分析，找出影响服务效率和乘客满意度的关键因素。

2. 实证分析：基于实际数据对模型进行验证和调整。

机场出租车上客区的服务水平模型随着航空运输业的快速发展，机场服务质量越来越受到。

其中，机场出租车的服务水平是评价机场服务质量的重要环节。

本文旨在建立机场出租车上客区服务水平模型，并通过实例阐述其应用和重要性。

我们需要明确服务水平模型的主题是机场出租车上客区的服务水平。

为了建立这个模型，我们需要考虑以下因素：机场出租车的可靠性、效率、安全性以及乘客满意度。

这些因素之间相互关联，共同影响着服务水平。

在收集资料的过程中，我们发现机场出租车的市场份额呈现出逐年上升的趋势，这意味着机场出租车在交通运输中的重要性日益凸显。

同时，上客区的服务水平评价标准主要包括以下几点：一是服务时间，即乘客从到达上客区到离开上客区的时间；二是服务态度，即驾驶员的服务意识和友好程度；三是安全性能，即驾驶员的驾驶技能和安全意识。

接下来，我们通过分析搜集的资料，对机场出租车上客区的服务水平进行了深入剖析。

统计数据显示，机场出租车的可靠性、效率、安全性和乘客满意度均呈现出稳步提升的趋势。

这表明近年来机场管理部门对出租车服务的重视和提升取得了积极成效。

在此基础上，我们建立了针对机场出租车上客区服务水平的模型。

该模型以可靠性、效率、安全性和乘客满意度为核心因素，并明确了各因素之间的相互作用关系。

同时，我们还明确了服务水平提升的关键环节，为后续的优化提供了指导方向。

为了更好地阐述这个模型的应用和重要性，我们以某国际机场为例进行了说明。

根据该机场管理部门提供的数据，自从实施基于服务水平模型的优化策略以来，机场出租车的服务质量和乘客满意度均得到了显著提升。

具体表现为：服务时间明显缩短，驾驶员的服务态度更加友好，安全性能大幅提升。

这些改进不仅提高了乘客的出行体验，也进一步提升了机场的整体形象。

机场出租车上客区的服务水平模型对于提升机场服务质量具有重要意义。

通过明确服务水平的决定因素，我们可以有针对性地优化服务流程、提高服务质量。

同时，建立服务水平模型还有助于实现机场各部门之间的协同合作，共同提升机场整体运营效率和服务水平。

基于排队论算法的机场出租车策略分析摘要：随着社会科技经济的发展，乘坐飞机出行已变得愈加普遍，而出租车作为与之配套最重要的交通衔接之一对服务效率与质量有着深远影响。

针对问题一，本文考虑以出租车收益为目标选择前往机场接客还是返回市区接客进行决策，引入等候成本与机会成本的概念，建立了比较机会成本与等候成本的大小进行决策的数学模型针对问题二，选取较大样本容量进行分析，本文选取上海浦东国际机场作为研究对象，查阅相关出租车数据，进港流量以及乘客目的地离机场距离分布等数据对问题一所建立的模型进行检验可得：日进港乘坐出租车人数约为1.2万人，一共需要约1200辆出租车，与所查到的实际需要1154辆出租车基本相相等。

随机抽取10辆出租车作为样本对所取数据进行显著性检验，可得出租车司机决策跟本文所取因素人流量与行驶距离有较强依赖性。

针对问题三，若双并行道都设置服务台，则已完成接客的出租车无法离开，故本文提出的策略是将单向双并行道其中一条车道设置服务台，另一条道方便已载满乘客的出租车先离开，排队等待服务的领头车处于最后一个服务台(正在进行服务的出租车)之后, 故建立了基于排队论的多服务台单队列(M/M/C/^/^/FCFS)优化模型，并定义通行效率为排队系统中的出租车平均等待时间，以浦东机场为例，通过查阅相关数据所得数据对模型进行求解，得出服务台数为5或6时平均等待时间最短，即最短平均等待时间为15.727s或14.643s,与实际情况基本相符合。

针对问题四，为给出合理的优先安排方案，本文引入了收益差与时间差的定义，要使收益均衡，即使前两者尽可能趋近于0,在此基础上得到短程限为22.5335公里，每辆车每天最大使用特权次数为两次的结论。

关键词：机会成本；等候成本；Origin ；排队论；多服务台单队列模型1问题重述由于大多数乘坐飞机的旅客在到达机场后离开时选择出租车为交通工具，故送客至机场的出租车司机有两个选择：(a)到指定的地点以先到先服务的规则排队等待载客，等待时间取决于乘客数量以及排队的出租车数量多少，需付出一定时间成本；(b)空载返回市区拉客，出租车司机可能会付出空载费用以及可能损失潜在利益。

上海虹桥机场出租车接机决策的最优规划作者：刘瑞琪吕佳乐来源：《现代营销·理论》2020年第11期摘要：多年来，虹桥机场一直是上海空港的代名词，现已成为我国最大的国际海空港之一。

随着机场服务管理系统的发展，滋生了乘客候车时间较长以及出租车排队载客时间较长等一系列时间成本问题。

针这些问题，本文综合分析了日间夜间载客收益的差异、一天内的航班数和乘客吞吐量、场内排队车辆数及乘客数等因素，并通过模型的建立和分析为出租车司机找到使收益最大化的最优决策。

本文将基于排队论对蓄车池内出租车拉客区司机的决策进行了评析，从而达到乘客、出租车和机场服务管理部门的多方共赢。

关键词：排队论;多目标决策;贝叶斯检验;泊松分布按客流量决定是否前往机场蓄车池机场某一时段的客流量很大程度上取决于这一时段出发和到达的乘客数量，我们在获取了上海虹桥机场9月14日一天范围内的出租车GPS信息后，通过将出租车经纬度范围限定在虹桥机场T2航站楼申昆路出租车蓄车场，坐标范围为（31.1872969，121.327628）至（31.1846038，121.356638）。

车辆从东部入口进入蓄车池后开始进入等待状态，然后按照先后顺序依次通过北部出口，进入乘客等待区。

在每日客流高峰时间段，蓄车场出租车的GPS位置信息每分钟刷新一次，假定乘客安置行李再到上车离场的服务时间为30s，则可以获得每分钟出租车进出场的情况。

为此，我们选取了反应蓄车场内出租车基本状态的指标。

通过对限定范围内的出租车载客状态进行每分钟计数，其中0代表载客，1代表空车，当载客状态值为0时我们认为该出租车已载乘客准备离场。

状态值为1时认为该车为蓄车场中的等客车辆。

通过对每分钟出租车GPS信息的统计与数理统计检验，我们得到虹桥机场蓄车场的进出场车辆数目与对应航班到达的情况有着较高的相关性。

统计结果表明蓄车场在每30分钟的时间间隔内会达到动态平衡，即在20：00至20：30时间内蓄车场始终保持212辆的满场状态。

基于排队论的航空枢纽陆侧旅客服务资源建模与仿真摘要：航空枢纽作为旅客运输系统的重要组成部分，陆侧旅客服务资源的合理配置和高效利用对提升航空运输效率具有重要意义。

本文基于排队论的理论方法，对航空枢纽陆侧旅客服务资源进行建模与仿真，旨在为航空公司和机场管理部门提供科学决策依据。

一、引言航空枢纽作为连接各地的重要交通节点，旅客服务资源的优化配置和合理利用对提升运输效率具有重要意义。

陆侧旅客服务资源的建模与仿真是研究航空枢纽运行效率的关键环节，可以为航空公司和机场管理部门提供指导意见。

二、理论基础排队论是研究排队系统性能的数学工具，其基本假设是排队系统中的到达率和服务率均为随机变量。

在航空枢纽场景中，旅客到达和服务时间可视为随机变量，因此，排队论可以应用于构建陆侧旅客服务资源的模型。

三、建模步骤1. 确定系统边界：根据航空枢纽的实际情况，确定陆侧旅客服务资源的边界范围，包括航空公司柜台、安检通道、行李托运等。

2. 收集数据：采集航空枢纽陆侧各个环节的旅客到达率和服务率数据，包括旅客到达时间、平均服务时间等。

3. 建立模型：根据排队论的基本原理，建立航空枢纽陆侧旅客服务资源的排队模型，包括到达模型、服务模型等。

4. 校验模型：利用实际数据对建立的模型进行校验，通过与实际运行情况比对，确定模型的准确性和可信度。

四、仿真与结果分析基于建立的模型，运用仿真软件对航空枢纽陆侧旅客服务资源进行仿真，模拟实际运行情况。

通过仿真结果，可以分析系统的平均等待时间、平均服务时间等指标，评估航空枢纽陆侧旅客服务资源的性能。

五、优化策略根据仿真结果分析，针对航空枢纽陆侧旅客服务资源存在的问题，提出相应的优化策略。

例如，增加柜台、优化安检流程等措施，以提升系统的处理能力和效率。

六、实践应用本文的建模与仿真方法可应用于航空公司和机场管理部门的实际运营决策中。

通过对陆侧旅客服务资源的建模与仿真，可以为航空公司和机场管理部门提供科学决策依据，提升航空运输效率和旅客满意度。

作者： 余冠辰[1,2];杨哲瑜[1,2]
作者机构： [1]华侨大学经济与金融学院;[2]华侨大学土木工程学院
出版物刊名： 中国产经
页码： 32-33页
年卷期： 2020年 第4期
主题词： 机场;出租车上车点优化;双车道排队模型
摘要：机场作为一个大型的综合交通枢纽,客流量众多,如何通过各种交通方式将其尽快疏散十分必要。

其中出租车为机场乘客离站的主要交通方式,优化机场出租车上车点的设计,对机场的客流疏散具有积极的意义。

本文采用双车道排队模型,选取上海浦东机场为研究对象,在考虑乘客、出租车司机时间成本以及服务台建设成本的基础上,对机场出租车上车点设计进行优化。

本文的研究对于提升机场服务水平及运输效率有一定借鉴意义。