机场出租车司机的最优决策模型

基于载客路程这个随机变量的密度函数建立了机场出租车所载乘客的期望收益函数,给出了任意时刻起单位时间内候车总人数的表达式,在揭示了出租车等待乘客的时间与候车人数关系的基础上,获得了每辆出租车的平均服务时间的估计公式;综合考虑出租车司机不同选择的有关收益和费用,考察机场出租车司机决定排队载客起至搭载乘客到达目的地止这一包括了出租车司机等待和载客的完整过程对应的时间区间内,基于出租车司机不同选择对应的单位时间的平均净收益构建了出租车司机选择的最优决策模型,给出出租车司机的最优选择策略;建立了机场短途载客且再次返回机场载客的出租车排队的"优先权"模型,且能有效地均衡出租车司机的收益,更有便于操作的优点。     

基于收益优先的机场出租车司机决策研究

综合考虑了在一定的时间段内机场乘坐出租车乘客的数量、机场到达的乘客数量、"蓄车池"等待的出租车数量以及该时间段内市区出租车服务密度、节假日因素、天气因素、司机的驾驶状态和司机的心理因素给司机带来的决策影响的因素,以这些因素为变量,构造了出租车决策模型,给出了出租车司机做出各种不同决策的阈值和相应的决策准则.通过北京首都国际机场航班到港数据以及北京出租车运营的相关数据,计算了司机获得的相应收益.     

机场出租车运营问题最优化模型研究

由于机场的位置一般离城市偏远,出租车是主要的交通工具,如何提高机场运营管理的高效性,节省司机和乘客的等待时间是一个急需解决的问题。通过层次分析法,建立相应的指标评估模型,确定影响出租车司机决策的关键因素。通过优化的整数规划模型,设计“上车点”及短期补贴计划,既能提高返城运营的效率,又可使出租车司机的收支尽可能平衡。     

基于模糊综合评价的机场出租车优先权排队模型

对于机场出租车优先权方案设计问题,首先,考虑在没有优先权的情况下,建立M/M/1排队模型来分析得到未设置优先权情况下蓄车池内出租车的平均等待时间。然后,对蓄车池中不同状态的出租车按关键指标分为4类,进行模糊综合评价,得到优先级次依次为等待时间长、等待时间较短、短途载客返回和其他情况的出租车。最后,分析优先级方案中4类出租车具体运行方式,并计算各优先级出租车平均每次载客过程在机场的等待时间、逗留时间、等待队长和队长指标值,与M/M/1排队进行对比发现,各指标值都有降低,得出优先权方案设计的可行性。     

出租车载客热点技术研究

通过挖掘北京市出租车历史轨迹数据,分析出租车载客热点区域,从而为空载行驶的出租车司机提供寻客方向.基于大数据平台的历史轨迹数据预处理,按照数据生成时间对出租车历史数据进行排序,提取历史数据中的所有乘客上车地点;使用聚类算法对提取出的上车地点进行聚类分析,提取乘客频繁出现的区域.以出租车寻找乘客为背景,分别采用基于密度的DBSCAN算法和基于距离的K-means算法对载客点进行聚类.采用聚类算法性能评估中的DB内聚指数对两种算法的聚类效果进行评估,结果显示工作日和非工作日DBSCAN算法聚类结果的内聚效果均优于Kmeans算法.     

信息机制对出租车司机服务供给行为的影响

网约车平台的出现使得出租车司机可以提前获得乘客出行信息,在提高供-需匹配效率的同时也带来了司机挑客或隐性拒载等潜在问题。基于司机在不同程度预知乘客出行信息情况下的运营数据,通过描述性统计分析了运营模式转变期间司机服务供给的基本特征,基于非参数检验的结果对订单距离分组,利用空间统计和空间分析研究了司机对长距离订单的响应行为规律。结果证实了信息差异对于出租车订单的影响,并且发现充分获知信息的司机在响应长距离订单时具有出发时刻和载客位置的选择倾向性。因此,未来出行平台的机制设计和策略评估应当将信息管制纳入其中。     

现在进行时

“台独”言论引得人心惶惶台湾的哥“莫谈政治”以前，口嚼槟榔果、大谈政治，是台湾出租车司机在众多乘客特别是女性乘客眼中的经典形象。当然，这种形象留不下什么好的口碑。现在，台北成立了一家名为“台湾出租”的新公司，却力图挽回出租车司机的声誉。该公司出台了一系列新的规定和措施，如禁止司机在驾车时抽烟、嚼槟榔果以及发放统一的制服等。不过，最引人注目的规定却是：禁止出租车司机谈论政治。“台湾出租”总经理的一番话说出了其中的原由，“台湾人中，有在祖国大陆出生的，也有在当地出生的；有支持民进党的，也有属于国民党…     

信息不对称角度下的出租车空载率成因分析

从信息不对称的角度出发,对城市出租车空载率的成因进行分析。首先对出租车空载率以及信息不对称的概念进行界定;其次通过分别分析出租车司机的供给意愿和乘客的需求意愿,对出租车市场中存在的信息不对称现象进行详细的阐述,发现了“打车难”与空载率高并存的现象;接着,结合“经济人”假设、成本学说以及中心效应等理论深入分析空载率的成因,指出了出租车司机因追求自身利益最大化导致出租车市场处于过度中心集聚状态,出租车市场的供求信息不能有效地传递给双方,从而导致了出租车的高空载率;最后提出了应该大力推进智能化出租车调度系统和高科技打车软件的应用,从根本上降低出租车空载率,提高社会效益。     

基于Netlogo的大型客运汽车人员疏散模拟

为研究大型客运汽车内部乘客的疏散规律,选取载客38人(含司机)的客运汽车为研究对象,基于Netlogo软件对4种不同疏散方案进行仿真模拟,得到不同疏散方案下的疏散规律。研究结果表明：方案2较方案1在单车门疏散时具有疏散优势,方案4较方案3在双车门疏散时具有疏散优势,且都随着乘客数的增加,优势越来越明显;不同载客数下,疏散相同人数其疏散时间随着载客数的增加而减小,方案2较方案1始终存在优势,方案4较方案3在疏散较多人数时存在优势;在具体疏散过程中,方案1的疏散风险逐步增大,其他疏散方案的疏散风险一般都是先下降(或近似不变),后逐渐上升。     

出租车计价器检定中常见问题的分析

社会经济的不断发展,极大地提升了人们的物质生活水平,随之人们对精神生活提出了更高的要求,城市中原有的出租车数量已不能满足实际需求,因此近年来出租车数量不断攀升.全国各地出租车计价器的管理业正朝着正规化方向不断迈进,然而实际上我们在对出租车计价器进行检定的过程中,却仍旧能够看到部分出租车司机对计价器进行私拆铅封、私调私修、漏检拒检,而且这种现象十分普遍.其中更为严重的现象是,利用遥控“脉冲发生器”任意更改计价器上方显示的实际运行里程数,这种恶意宰客现象严重的侵害了广大乘客的切身利益.     

基于完全二次型分类器对机场出租车司机决策行为的研究

为了探究机场出租车司机合理的决策行为,文章搜集了上海虹桥机场附近的出租车轨迹数据,依据自定义的司机等待时间成本和空载时间成本,并结合其他因素,构建影响出租车司机决策的影响因素体系。然后通过灰色关联度分析从体系中选取具有说服力的影响因素,即灰色关联度数值大于0.65的因素,最后利用所建立的完全二次的Logistic二分类器模型对机场不同出租车司机的决策行为进行预测,结果表明完全二次的二分类器在数据集上能实现96.77%的预测准确率。     

打车软件背景下出租车运营平衡模型

为了得到基于打车软件背景下城市出租车合理发展规模,对传统背景下出租车和使用打车软件背景下出租车搜索乘客的行为进行了比较,在固定需求下分析了供需平衡关系,基于空载和载客阶段的特征,建立了出租车运营平衡模型。针对模型结构,将其转化为最优化问题,并利用遗传算法进行求解,反映出了出租车规模、出租车在各交通小区的平均搜索时间和各交通小区乘客的等待时间的关系。算例分析表明,该模型与算法具有有效性和可行性,有助于管理部门确定城市出租车的合理规模和制定发展规划。     

出租车合乘模式的探讨

文章针对城市交通拥挤以及出租车所占交通量大而载客量却很小的现状,提出了出租车合乘运营模式,在考虑了司机和乘客双方利益的基础上建立相应的数学模型,建立乘客合乘查询系统,求出最佳行驶路线,确定各个乘客的费率,计算合理费用。     

机场到港旅客乘坐出租车短时需求预测

对机场旅客陆侧交通需求进行准确预测是机场陆侧交通资源合理分配的重要依据.针对机场到港旅客乘坐出租车短时需求开展研究,从群体角度出发,考虑其他交通方式的影响,基于交通方式的交互直接预测机场乘坐出租车到港旅客流量.采集机场到港旅客出租车订单数据、机场到港飞机数据、机场天气报文数据和机场到港旅客地铁闸门数据,搭建LightGBM模型并根据具体情景采取网格法或贝叶斯优化进行参数标定,预测机场到港旅客乘坐出租车流量,结果优于6个传统经典模型,相比于以往研究,模型考虑乘坐地铁旅客数量对乘坐出租车旅客需求的影响,预测精度更高.研究结果可推广到机场其他陆侧交通方式,完善机场集疏运系统.     

综合满意度评价出租车动态定价模型

从乘客与司机双方的利益出发,综合考虑乘客始末位置、红绿灯延误及出租车供求比等因素进行动态定价。首先,利用A~*算法搜索路网中乘客始末位置的最佳路径,然后,利用乘客和司机对交通灯的等待时间相互妥协的折中算法进行合理调价,最后,引入对供求比进行调价的分段函数。通过构建司机满意度模型和乘客满意度模型,利用司机满意度和乘客满意度互斥关系,构建综合满意度作为评价指标。验证结果表明,该模型能够合理、高效地调节每一单的车费,不仅适应性较广、灵敏度高,而且有效地改善了司机"挑单"的现象。     

坐出租车

各位读者一定坐过出租车。那么,今天你出门请再乘一次出租车,做一个试验:上车后,你不要讲话。司机如果问你:“去哪里?”你就说:“你自己看着办吧!”你信不信,开了几十年出租车的老司机,这个时候也没有任何办法把车开走。为什么?因为司机只是知道怎样选择最佳路线把你送到“你想去的地方”。他知道怎样做,他知道方法、手段和技巧,并且把它做好。至于把车往哪里开?至于你想去的地方,司机并不知道;只有你知道你想去的地方,所以,如果连你自己都     

科技信息

防司机睡觉的“人造乘客”美国正在研发的一种防止睡觉的名为“人造乘客”的系统 ,会密切注视司机的一举一动 ,若发现司机欲打瞌睡 ,它便会将立体音响声音调大 ,或将冷气和水等喷向司机 ,将睡魔赶走。此外 ,“人造乘客”还会采取打开收音机、讲笑话等招数 ,令司机保持清醒头脑。这项发明是由ＩＢＭ研究中心设计出来的。“人造乘客”系统包括一部内藏智能软件的电脑 ,它会根据司机个人的背景、兴趣、工作等资料 ,为司机准备好谈话内容 ,犹如司机的“老朋友”一样。英美研制出新型Ｘ射线望远镜美国和英国天文学家使用新技术合作建造了一台新型…     

基于层次分析法的老旧建筑物处理方式界限研究

目的研究一种维修、改造老旧建筑物处理方法.方法运用层次分析法对老旧建筑物进行分析.首先构建层次分析法模型,模型包括目标层、指标层.其中指标层为老旧建筑物的影响因素,分为准则层与子准则层,准则层含有4个因素,子准则层含有15个因素.其次对模型进行计算后,将影响到老旧建筑物的各个因素进行重要性排序,将各个处理方案对老旧建筑物的影响进行量化.结果计算结果得出准则层中最重要的因素为结构因素,权重为56.11%.子准则层中最重要的因素为抗震构造和沉降程度,这两项的权重分别为26.67%与17.71%,方案层中维修是对建筑物整体影响最小的.结论层次分析法可以对老旧建筑物进行分析,并为选择老旧建筑物处理方式上提供了科学的参考依据.     

互联网+时代下出租车资源配置研究

针对不同时空出租车资源的"供求匹配",选取了出租车空驶率与乘客平均等车时间作为供求指标,建立了城市出租车网络平衡模型.并结合北京市不同地区居民打车的数据记录,得到城市经济较为发达的分区出租车资源供不应求,经济较为薄弱的分区供大于求;白天高峰期和夜间低峰期出租车资源供不应求;其他时段供大于求;供求平衡的情况极少.同时为了检验出租车补贴方案能否缓解"打车难"问题,建立了模糊层次分析模型.最后策划出一种等级模式下的打车补贴方案来缓解现实生活中出现的"打车难"的情况.     

科学万花筒

目前,科学家研究出了解决司机单独驾车时打盹的办法:在仪表台下安装一个“人造乘客”,伴随司机行车。当司机一个人驾驶车辆时,“人造乘客”会试探性地与司机聊天,问一些诸如“最近给妈妈打电话了吗”之类的问题。同时,它会监测司机回答问题的速度和逻辑性。如果出现问题,它会采取相应的办法,如闪烁仪表板灯光、突然放下窗玻璃或者强迫司机把车停到