机场的士司机的抉择与管控

摘要 机场是迎接各个地方来客的最前沿、最普遍的阵地，加之机场的服务与管理直接影响着机场的形象与秩序，而这又直接影响到来客对本城市的第一印象，因此关注机场的出租车问题就显得尤为重要。本文就司机如何抉择、管理部门为实现高效乘车和司机收益均衡应如何选择管控措施作了全面分析，并给出了解决方案。

关键词：排队论;入队闸;绿色通道

1、问题分析：

问题1

出租车司机的收益是影响其决策的最直接和最根本的因素，而出租车司机的收益又受到排队的出租车数量、某一时段内的乘客数量、排队的时间成本、空载费用等各种因素的影响。因此分别表示出了出租车司机选择A、B方案的收益，最终以等待时间为考量点给出了出租车司机作出A、B选择时的界定范围。

问题2

选择上海浦东国际机场作为样本，充分考虑到其庞大的吞吐量使其具备的代表性，并找到了上海浦东国际机场2019年9月12日当天内不同时间段的客流量和当地出租车的收费标准，以及出租车司机等待时间所亏损的相应的时间成本，充分考虑到数据本身具有的客观性和准确性。

问题3

乘车效率是由单位时间内出租车的载客效率和乘客的乘车效率共同决定的，因此，乘车效率问题便可转化为单位时间内出租车的载客效率和乘客乘车效率的问题。而且只有当出租车的载客效率大于乘客的乘车的效率，才能有效减少乘客“大排长龙”并以“龙的传人”自称的客观现象，最终实现乘车效率的提高。为了更好的保障出租车的进站效率和确保乘客安全安全，我们想到可以通过设立入队闸来控制出租车进站的时间以及每两辆车之间的前后间距，有效控制出租车排队载客的效率。

问题4

要实现司机的收益均衡的要求，主要是给短途载客再次返回“蓄车池”的司机一些优先权，以解决出租车司机选择乘客和拒载的问题。

2、模型假设：

假设一

出租车的收费标准统一为元/公里.

假设二

忽略出租车载客或空车返回市区某地点时到出租车再次载客返回机场时的时间差和路程.

假设三

每次载客均满员为4人.

假设四

每列队伍排队的乘客数量相等.

假设五

所有数据均为原始数据，来源真实可靠.

3、符号说明：

4、模型建立与求解：

问题一

设出租车司机的收益为，根据题目对于A、B 两个选择的描述易知：

选择A得考虑时间成本，而时间成本则取决于司机等待时间的长短，故设时间成本为，等待单位时间的时间成本为，等待的时间为，则时间成本为.

设机场到市区某地点的距离为公里，则选A时，出租车司机的总收益为.

选择B得考虑返回市区的空载费用和可能损失的潜在的载客收益，设空载费用和可

由图可知，夜间0时到2.5时以及5.2时到6时的时段内，方案A的收益小于方案B的收益，应该选择B方案。在2.5时到5.2时的时段内应该选择A方案。

白天：

由图可知，白天6时至9.2时以及10.5时到11.3时的时段内，方案A的收益大于方案B的收益，选择方案A。其余时间段选择方案B。

问题三

为了更好的保障出租车的进站效率和确保乘客安全安全，我们想到可以通过设立入隊闸来控制出租车进站的时间以及每两辆车之间的前后间距，有效控制出租车排队载客的效率。即，用入队闸的效率来代替出租车排队载客的效率。（见图1）然后在乘客乘车的隔离护栏处，每隔相同的安全距离设置一个乘车口。因此，本题目所求解的问题就变成了入队闸的开闸关闸效率问题以及乘车口之间的间距为多大才能确保乘客安全上车的同时，乘车效率最高。

具体做法：采用排队论数学模型.

排队系统的基本组成：输入过程、排队规则、服务机构.

输入过程：在一段时间内，乘客数量是有限的，机场乘客到达“蓄车池”的时间是随机的，乘客抵达的概率是相互独立的且过程平稳，故乘客流的概率分布符合泊松流.

排队规则：当乘客到达“蓄车池”时，所有的乘车口不为空，需排队上车，且排队的队列是多列.

服务机构：数个乘车口.

模型设计：

设平均队列长为，平均队长为，平均等待时间为，平均上车时间为，平均到达率为，平均上车率为，乘车口的数量为，服务的强度为，表达式为一段时间内到达蓄车池的乘客总数为.

（1）当队列为1，乘车口数量为3时（如图1所示），由稳态概率方程可得：

相比之下，排三个队分别从三个乘车口进入，效率最高。

问题四

短途出租车司机由于行驶里程较短，来回的往返机场，与长途载客司机在燃油量、折旧费和载客收益方面会有一定的差距，主要并直接影响载客收益。正是出于这样的原因，出租车会拒载和选择乘客，最终造成秩序混乱。为解决这一问题，使得短途载客出租车和长途载客的出租车的载客收益基本达到均衡，理应为短途载客出租车开启“绿色通道”。

在某一大段时间内，各出租车司机行驶里程相同，折旧费、燃油费大体相同。近似将其平均到某一小段时间内的折旧费、燃油费视为等同。那么只需考虑短途载客司机的时间成本。

设出租车司机在相同路程内所赚的费用为，乘客的人数为，第个乘客的车费为，则 .

设付出的时间成本为K，则司机总的收益为。

只需要尽量的减少短途载客司机不断往返和在“蓄车池”中排队所消耗的时间成本K就可以实现收益均衡。

5、误差分析：

问题一中，我们将出租车司机的经验值代入决定时间成本的等待单位时间的时间成本，但是，出租车司机的经验判断会与实际数据有些许偏差，最终使得决策结果产生偏差。而且问题一中假设所有出租车内均满员，但实际上，不可能所有车内都满员，三口之家集体出行游玩的情况还是很普遍的。

由于问题二直接借助问题一所建模型得出结果，所以说最后结果会于实际结果产生偏差。

我们假设不同乘车口的乘客队列人数相等，但实际生活中，乘客总是会尽可能的选择人数相对较少的队列，虽说“眼见为实”，但是每个队列的排队乘客数量很难完全相等，这就使得实际结果存在偏差。

将某一大段时间内，各出租车司机行驶里程相同，折旧费、燃油费视为等同，并近似将其平均到某一小段时间内的折旧费、燃油费视为等同，在数据处理方面存在偏差，使得实际结果存在偏差。

6、模型推广：

本题解决的是由机场出租车引发的系列问题，但是并不局限于机场。像其他的一些旅游大省，诸如西安，每年的省内来客吞吐量也实属庞大，西安站内也存在着些许由出租车引发的问题，本文的研究分析便可推广到火车站、高铁站、地铁口等来客繁多的领域。

作者简介：毕笑荣（1998.10），女，山西省文水人，西藏民族大学行政管理专业，本科生。

（作者单位：西藏民族大学）