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基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究摘要：机场作为城市交通的重要枢纽，其出租车载客问题涉及到城市交通服务质量和旅客体验等诸多方面。
为解决机场出租车载客问题，采用多决策分析法建立了机场出租车载客多决策模型，综合考虑出租车数量、运营效率、服务质量等多因素，构建出租车载客效益函数，并通过算例分析验证了模型的可行性和有效性。
关键词：机场出租车；多决策分析法；载客效益函数1.引言随着国内外旅游业的快速发展和机场的不断扩建和改造，机场作为城市交通的重要枢纽，在旅客运输领域具有着举足轻重的地位。
由于机场交通的特殊性，出租车成为了绝大部分旅客选择的主要交通工具之一。
然而，在机场出租车载客方面，仍然存在部分出租车长时间等待载客，而另一部分出租车却处于闲置状态等待下一批旅客的情况，这样不仅浪费了资源，同时也降低了载客效率，给旅客带来不便，不利于提高机场服务质量和旅客体验。
2.多决策分析法多决策分析法是一种基于目标规划和层次分析法的多因素决策方法，通过对多个因素的权重和优先级进行层次分析，建立决策层次结构，构建综合决策模型，以求得最优解。
其优点在于充分考虑了多个因素的影响，避免了单一因素判断的片面性和不全面性，可以较为有效地解决多目标、多因素决策的问题。
3.机场出租车载客多决策模型为解决机场出租车载客问题，本文构建了机场出租车载客多决策模型，其具体步骤如下：（1）明确决策目标。
本文以最大化出租车载客效益为目标，即通过优化出租车数量、运营效率、服务质量等多方面因素，提高出租车载客效率，实现最优利益。
（3）构建层次结构模型。
根据以上指标，我们将其分为三个层次，即目标层、准则层和方案层。
具体结构如下图所示：（4）计算指标权重和优先级。
本文采用层次分析法计算指标权重和优先级，具体计算过程可参考相关文献。
（5）构建载客效益函数。
结合指标权重和优先级，我们得到了每个因素在模型中的重要程度和影响程度，我们可以通过建立载客效益函数，对方案进行排序和选择。
基于多决策分析法对机场出租车载客问题的研究机场出租车载客问题是一个涉及到乘车需求、交通拥堵、出租车供给等多个因素的复杂决策问题。
为了解决这个问题，可以采用多决策分析法，并结合实际情况进行研究。
第一步，确定决策目标。
在机场出租车载客问题中，我们的目标是提高乘客乘车的效率和满意度，减少交通拥堵，提高出租车的利用率。
第二步，确定决策准则。
决策准则是评价决策方案的指标，可以包括：乘车时间、乘车费用、交通拥堵程度、客流量等。
通过对这些准则的权重确定，可以量化地比较各个方案的优劣。
第三步，收集数据。
收集机场出租车的乘车需求、交通流量、出租车的供给情况等相关数据。
可以通过问卷调查、实地观察、数据分析等方法进行数据收集。
第四步，建立决策模型。
根据收集到的数据，可以建立一个机场出租车载客问题的决策模型，以便进行决策分析。
可以运用数学模型、统计模型等方法，对不同因素进行综合考虑。
第五步，分析决策方案。
根据决策模型，对不同决策方案进行评估和比较。
可以利用层次分析法、TOPSIS法、灰色关联分析等多种多决策分析方法，综合考虑各个准则的权重，得到各个方案的综合评价。
第六步，制定决策方案。
根据多决策分析的结果，确定机场出租车的载客方案。
可以采取一些改进措施，如调整出租车的调度策略、优化乘车路线等。
第七步，实施决策方案。
将制定的决策方案付诸实施，对其效果进行监测和评估。
可以通过收集乘客的反馈意见、观察交通拥堵情况等方法进行评估。
通过以上的研究过程，可以对机场出租车载客问题进行科学的分析和决策。
多决策分析法能够全面考虑各个因素的重要性，并找到最优的决策方案，提高机场出租车的运行效率和乘客的满意度。
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。
《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]。
机场出租车问题的数学模型
哎呀，说起机场出租车的问题，这可真是个让人头疼又有趣的事儿！
就拿我上次和爸爸妈妈去旅游来说吧，到了机场，那出租车的场面简直像一场混乱的战斗！一辆辆出租车挤在一起，乘客们也着急忙慌地抢车。
这让我不禁想到了学校里的运动会，大家都拼命往前冲，就为了争个第一。
我们一家三口站在那儿，等着能有一辆车带我们去酒店。
我看着那些出租车司机，有的大声吆喝，有的默默地等着客人，这场景像不像菜市场里卖菜的叔叔阿姨们？有的热情，有的安静。
爸爸着急地四处张望，嘴里嘟囔着：“这得等到啥时候啊？”妈妈则安慰说：“别急别急，总会有车的。
”我心里也在想：“难道就没有更好的办法来安排这些出租车吗？”
你看，如果把机场的出租车比作一群小蜜蜂，那乘客就是一朵朵需要授粉的花。
可是这些小蜜蜂有时候乱飞，找不到自己该去的花朵，花朵们也着急地等着小蜜蜂来。
这多乱呀！
假如能有一个像超级英雄一样的调度员，他有着神奇的力量，能清楚地知道每一辆出租车该去接谁，该往哪儿走，那该多好！这样就不会有人等得不耐烦，也不会有出租车空跑浪费资源啦。
再说了，如果能提前知道大概有多少乘客需要出租车，然后按照这个数量安排合适数量的车，这不就像做饭的时候知道有几个人吃饭，然后准备相应的饭菜一样嘛，多合理呀！
还有啊，如果能给出租车划分专门的等待区域，就像我们在学校里有自己的座位一样，规规矩矩的，是不是也能让整个场面更有序呢？
我觉得呀，解决机场出租车的问题，得靠大家一起想办法，一起努力。
就像我们拔河比赛一样，劲儿往一处使，才能把事情办好！不然，每次到机场都这么乱糟糟的，多让人烦恼呀！。
关于机场出租车安全效率的优化问题作者：顾腾飞李涛来源：《科学与财富》2019年第34期摘要：本文讨论了有关司机送客到机场之后是前往“蓄车池”排队等待载客，还是直接放空返回市区拉客的问题。
通过运用多种模型和综合数据分析解决了司机在利益最高情况下的决策问题、乘客乘车效率最高以及短途载客“优先权”问题。
关键词：综合分析法;选择决策;安全与效率;模型优化。
一、课题研究必要性大多数乘客下飞机后去目的地，出租车是主要的交通工具之一。
在某些时候，经常会出现出租车排队载客和乘客排队乘车的情况。
某机场“乘车区”现有两条并行车道，管理部门应如何设置“上车点”，并合理安排出租车和乘客，在保證车辆和乘客安全的条件下，使得总的乘车效率最高。
同时机场的出租车载客收益与载客的行驶里程有关，乘客的目的地有远有近，出租车司机不能选择乘客和拒载，但允许出租车多次往返载客。
管理部门拟对某些短途载客再次返回的出租车给予一定的“优先权”，使得这些出租车的收益尽量均衡。
二、情况假设假设一：城市中出租车的数量短期内不发生大变化。
假设二：其他交通工具发展水平不变。
三、模型的建立与求解1.模型分析现实中，交通秩序稳定是旅客人身安全和乘车效率化的关键因素。
保证车辆和乘客的安全，设计方案。
2.模型求解对于问题二，从乘客人身安全以及乘车效率方面，合理分配了“上车点”且上车点处只能停靠一辆出租车，其余出租车在拦截线后等待。
在拦截线处设置一名指挥员进行指挥及人员疏导。
并行之道间及两侧设置防护栏，以免出现意外。
从时间角度考虑问题，从淡季和旺季两季进行分析。
淡季时：乘客流通量较小，出租车司机可根据观测的具体情况进行等待接送，乘客可通过交通安全情况自行进行乘车。
旺季时：乘客流通量较大，设置了两个单独的“上车点”分别用a和b表示，两条车道分别用①、②表示。
乘客从出口离开后有序排队选择出租车时，假设乘客选择a上车点处上车，a处出租车驶离后若有乘客走向b上车点，①车道拦截线处的出租车不能上前补充，等到乘客走到b上车点后，①道路拦截线处的出租车可根据指挥员的指挥上前到a上车点补充。
基于排队生灭理论的机场乘车效率问题交通问题一直是现代生活中的一个隐患，出租车作为主要的载客交通工具之一，在日常出行中起到了很重要的作用。
本文提及到的是关于送客到机场的出租车，希望根据机场的航班时间表和客流量为出租车司机在蓄车池排队等候进场载客和直接放空返回市区拉客两者之间中做出最佳选择，使得其利益最大化。
标签：选择决策模型;排队生灭理论;收益;优化机场作为承接多种交通方式的交通枢纽，其客流量较大，为了保证枢纽安全、高效、有序地运转，需利用枢纽的交通方式将到站乘客尽快疏散。
其中，出租车作为乘客离站的一种交通方式，等候乘车的排队服务秩序水平一定程度上影响着乘客的离站效率。
枢纽是否能够有序快速地运转直接影响出租车司机的决策、服务导向和其收益水平，因而确定出租车司机本身合理的决策偏好称为解决问题的关键。
我们旨在通过建立合理的出租车决策模型，给出司机正确的选择策略。
并在一些特殊情况下合理安排出租车和乘客，在保障车辆和乘客安全的条件下，使得乘车效率提高，保障出租车司机的收益尽量均衡。
一、机场出租车司机决策存在的问题分析对送客到机场的出租车司机的两种选择其一为载客返回，其二为空车返回，进行分析可知，运用排队理论分析出租车司机的时间成本和空载成本，了解送客到机场的出租车司机的下一步决策可能与哪些因素有关。
研究机场乘客数量的变化规律，合理优化出租车司机的收益，转换排队生灭模型中的对象，即可较容易得到出租车司机的排队时间，进而决定决策模型。
二、模型假设前提（1）假设所有的司机都是理性人，有共同预期目标，即出租车司机的目标为收益最大化，自身成本最低化。
（2）假设出租车司机与乘客无权选择匹配对方且司机无权拒载乘客。
（3）假设相同经营活动行为的出租车司机收益服从正态分布，围绕着一个均值上下微幅波动。
三、基于问题的模型的建立与求解（一）出租车司机收益模型在假设条件下，所有的出租车司机认为都是理性人且具有相同的预期，同时相同经营活动下，预期收益都是十分相近的。
《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。
