李金鳳 廖培屹

摘 要：目前交通基礎設施正不斷發(fā)展，運輸服務能力攀升新臺階，老百姓出行更加便利。機場陸側交通系統(tǒng)是機場與城市之間交通銜接的重要紐帶，但機場常建于偏遠之地，公共交通路線往往單一，出租車就成為了重要的銜接方式。本文基于此背景展開研究探討，利用最小二乘法對機場出租車站點候車人數(shù)進行擬合，引入滯留指數(shù)來表示出租車司機做出相應決策的概率，結合實際情況分析了排隊等待、返回市中心拉客、利用“打的軟件”線上接單三種選擇方案，建立收益決策模型，并驗證得出結論，線上接單收益最大。

關鍵詞：CZC 決策模型 線上接單 滯留指數(shù) 出租車

1 背景介紹

隨著信息技術的發(fā)展，交通運輸業(yè)也逐漸向智能化、信息化、可視化方向發(fā)展，但是對于機場乘客的集散還存在很多問題，比如人車之間的信息共享不便，存在很大的時變性和不確定性，經(jīng)常會出現(xiàn)出租車排隊載客和乘客排隊乘車的情況，導致機場旅客集散效率低下。同時產(chǎn)生大量的時間成本和場地成本，如何有效地解決這些問題已成為轉運中心關注的焦點。

針對城市出租車引發(fā)的一系列問題，國內(nèi)外許多學者提出，從出租車司機的角度出發(fā)，探索“打的軟件”對其行為決策及運營績效的影響，為司機決策提供建議，不僅能有效提高轉運中心的集散效率，而且在很大程度上可改善城市道路交通擁堵狀況。

2 出租車司機行為決策

2.1 機場乘客客流量變化

由于一天內(nèi)進入機場的客流量是一個離散集合，為了尋找每一個元素之間的規(guī)律，按照偏差平方和最小的原則，使用最小二乘法確定擬合曲線。

首先，設客流量與時刻之間的關系為：

得到實際客流量到這條擬合曲線之間的距離之和，也就是偏差平方和：

對等式右邊求偏導并化簡，然后用矩陣表示得到：

上式可用表述，所以系數(shù)矩陣，最后將帶回關系式得到客流量與時間之間的關系從而得到一天內(nèi)機場乘客進出數(shù)量變化規(guī)律。

本文通過西安咸陽國際機場出租車候車室攝像頭收集的數(shù)據(jù)，利用MATLAB差值擬合程序進行求解。

通過誤差總值與對比圖發(fā)現(xiàn)9階多項式擬合效果較好，所以選擇9階多項式擬合曲線作為機場出租車候車室的人數(shù)與時刻之間的關系：

2.2 出租車滯留指數(shù)

為了更直觀的顯示出出租車司機的決策行為，本文引入出租車滯留系數(shù)，即表示出租車司機在受到各種因素的影響下，選擇在機場留下等客的可能性，結合經(jīng)驗選取了幾種對出租車司機影響較大的因素進行分析。

1）“蓄車池”的容量

“蓄車池”容量毫無疑問，這是影響出租車司機最直接的因素，當機場出租車司機在面對擁堵的蓄車池時，常需要根據(jù)經(jīng)驗做出是否直接返回市區(qū)的“艱難”決策，這一經(jīng)驗決策往往導致出租車司機會付出空載費用和損失潛在的載客收益。

若司機到機場的時刻為，那么將時刻帶入擬合曲線方程可以得到該時刻的候車人數(shù)。假設每輛出租車上下乘客的時間為，取T時間內(nèi)輛出租車的載客量，利用MATLAB生成維度為NT的矩陣a，構造函數(shù)表示為：

其中：B——“蓄車池”的最大容量。

2）惡劣天氣

如果出租車載客區(qū)是露天形式，遇到惡劣天氣將會給乘客和司機帶來許多不便，降低乘車效率。假設司機愿意留下的指數(shù)為，惡劣天氣級別為R，根據(jù)經(jīng)驗可知，隨著惡劣天氣級別R的增長司機愿意留下的指數(shù)將逐漸遞減，因此構造函數(shù)：

3）司機的駕齡

出租車司機的駕齡越高，說明該出租車司機的經(jīng)驗越豐富充足，對信息捕獲的準確程度也越高。假定不同司機的綜合得分集合，而信息捕獲準確指數(shù)為100%的司機綜合得分為100分，則可以構造出租車司機能準確捕獲信息而選擇留下的指數(shù)函數(shù)：

4）道路通行狀況

根據(jù)GPS實時定位得到機場到市區(qū)的道路通行路況，若路況堵塞嚴重，出租車司機選擇留下等待的可能性更大;若路況良好，而機場“蓄車池”容量又大，則司機返回市區(qū)的可能性更大，根據(jù)道路情況而選擇是否留下構造指數(shù)函數(shù)：

5）距市區(qū)距離

令機場到附近所有市區(qū)的平均距離為L，假設出租車在暢通情況下的平均速度為，構造有關因空車返回市里時間過長而滯留的指數(shù)為：

2.3 出租車司機決策行為模型建立

根據(jù)機場實際情況，本文主要分三種情況進行研究，分別是司機選擇留下排隊、直接空車返回市中心、線上接單，利用最小二乘法得到的機場出租車候車室的人數(shù)與時刻之間的關系，建立出租車司機行為決策模型。引入出租車司機總收益，，，單位時間收益，失去的潛在單位時間收益，載客油費。則出租車司機等待排隊載客收益為，空車返回市中心收益為，選擇線上接單收益為。

設方案為前往到達區(qū)排隊等待載客返回市區(qū)，B方案為直接放空返回市區(qū)拉客，C方案為線上接單，則出租車司機決策模型為CZC：

3 算例結果與分析

利用9階多項式擬合曲線求得凌晨一時到第二天午夜二十四時這二十四小時內(nèi)進出人數(shù)的差值，來反映不同時段選擇乘坐出租車的人數(shù)，并根據(jù)CZC模型給出出租車司機在機場時應選擇何種接客方式最佳。

3.1 不考慮線上接單方式

求解采用控制變量法，保持一種因素可變，其他為固定因素， 同時由于白天和夜間出租車收費不同，因此求解時應注意時刻所對應的計價。在不考慮線上接單方式時，即只有機場出租車司機只有兩種選擇方案（直接排隊載客和空載回市區(qū)），以保持人數(shù)可變?yōu)槔渌鶠楣潭ㄒ蛩乜汕蟮萌缦陆Y果：

從圖表數(shù)據(jù)可以看出人數(shù)以及收益基本服從正態(tài)分布，所以可以認為該模型得出的方案比較合理。再分別改變降雨級別、司機綜合得分、堵車時間來觀察這三個因素是否能夠影響到?jīng)Q策的改變，程序結果運行發(fā)現(xiàn)，這三個因素對司機決策的影響都不大，站點候車人數(shù)數(shù)量變化是出租車司機決策的決定因素。

3.2 考慮線上接單方式

由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，打的軟件逐漸興起，相比靠經(jīng)驗選擇，網(wǎng)絡平臺提供的數(shù)據(jù)會讓人更直觀的清楚了解道路狀況及載客距離，甚至可以就近選擇再次接單，可見線上接單對司機決策行為有較大影響。為了更好的驗證打的軟件對出租車司機行為決策的影響，在綜合考慮包含打的軟件時模型的求解結果。依然以保持人數(shù)可變?yōu)槔?，其他均為固定因素可求得如下結果：

同樣的，分別再改變堵車時間等其他幾種因素，由程序運行結果可知，發(fā)現(xiàn)最后結果均為方案，即線上接單。

4 結語

本文分析了線上接單方式的加入對出租車司機行為決策的影響，建立收益決策模型，解決了針對機場出租車司機如何選擇載客方式使其時間效益和載客效益最大化的問題。

1）在不考慮線上接單時，可以得到站點候車人數(shù)數(shù)量變化是影響出租車司機決策的決定性因素。

2）在考慮線上接單時，通過整體的數(shù)據(jù)可以分析得到，對于出租車司機而言，線上接單方式無疑是最佳的選擇方式，可以使載客收益和時間效益最大化，也進一步體現(xiàn)了線上接單方式逐漸上升的趨勢。

3）但由于CZC模型的影響因素較多，多個變量同時變化的結果太多而導致求解結果覆蓋不全面，缺乏多樣性，說明模型還需進一步優(yōu)化完善。

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