基于人车比例的出租车利益决策模型

隆豪?董少帅?李家毅

摘 要：由于机场常远离市区，当机场出租车司机在面对拥堵的蓄车池时，常需要根据经验做出是否直接返回市区的“艰难”决策。这一经验决策往往导致出租车司机会付出空载费用和损失潜在的载客收益。为辅助出租车司机作出经济决策，本文在充分考虑乘客数、人车比例、出租车单位时间收益等参数后，特提出基于人车比例的出租车利益决策模型。

关键词：机场;出租车;利益决策;人车比例;机会成本

1 模型构想

通过对某市机场工作日与节假日的航班数据进行整理，初步确立各个时间段抵达机场的航班数，并分别按一定比例区分节假日与工作日平均每航班乘客数，从而得到各时段欲乘出租车乘客数。通过收集分时段出租车在市区的收益从而确立出租车司机在机场等候的时间成本。本文结合机会成本、是否为工作日、分时段乘客数等参数从而建立基于人车比例的出租车利益决策模型。

为简化计算，特作出以下假设：

1）机场管理员“分批定量”放行出租车

2）出租车匀速行驶

3）不妨设白天（8：00-18：00）与晚上（18：00-次日8：00）乘坐出租车的乘客比例分别为15%及45%

4）排队车辆数已知

2 模型建立与求解

2.1 确立出租车乘客数

现给出时间段划分原则：机场管理员于每小时的第15分钟和第45分钟放行出租车，并记为时刻序数i，如8：15记为1时刻。

在工作日情况下，假设司机在i时刻去排队，若前方候车人数大于排队车数，可用公式（5）计算等待时间;若前方候车人数小于排队车数，可用公式（6）计算等待时间。由于各种情况下最大排队车辆数对于司机来说是已知条件，所以司机可以通过比较Ti与35的大小来决策是否空载返回市区。

3 模型运用

本文通过对某市区出租车、机场等相关信息进行调查，运用此模型。运用结果如下：

当司机于工作日14：15到达该机场，结合候车人数、排队车辆数可以得到以下方案。运用公式（2）得到αi=41，此时当候车人数大于排队车辆时，若此时ci<35，模型建议等待载客收益更可观;若ci=35，返程继续等待载客均可;若3546，建议空载返程。

當司机于节假日14：15到达该机场，运用公式（2）得到αi=57，此时当候车人数大于排队车辆时，若此时ci<35，模型建议等待载客收益更可观;若ci=35，返程继续等待载客均可;若3562，建议空载返程。

4 结束语

本文通过对机场航班表的分析整理预测了候车人数、结合真实排队候车人数、机会成本的相关参数，验证并运用此模型。研究中为便于分析，特做出相关合理假设。研究发现基于人车比例的出租车利益决策模型在解决出租车司机利益决策问题具有直观性、有效性、科学性等特点。不仅对于出租车司机来说是福音，此模型也有助于机场疏散客流，使得机场资源合理、高效利用。

参考文献

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[2]黎冬平，晏克非，程林结，许明明.机场出租车上客区的服务水平模型[J].哈尔滨工业大学学报，2011（04）.