"出租车资源调配与司机收益优化——国赛论文综述与模型分析"

本篇国赛论文主要研究了出租车在机场乘车安排方面的优化问题。出租车作为乘客下飞机后去往目的地的主要交通工具之一，其资源的合理调配对于提高出租车司机的收益和机场的客流运输能力具有重要意义。为此，本文通过建立选择决策模型、多通道服务模型和服务优先模型，给出了司机的选择策略，设置了合适的“上车点”，确定了可行的乘车安排方案，从而最大化地提高了出租车司机的收益大小和总的乘车效率。同时，结合实际数据对模型进行了分析和优化，为国内机场的乘车安排提供了参考。 在第一个问题中，论文首先综合考虑影响出租车司机收益的相关因素，利用时间序列分析方法建立了一个客流需求模型（ARIMA 模型），以预测机场中乘坐出租车的客流量。随后，论文结合司机的等待成本、载客收益和空载费用，比较了前往到达区排队等待载客返回市区的收益和直接放空返回市区拉客的收益，确定了决策判断指标，并建立了出租车司机的选择决策模型。在该模型中，决策判断指标的正负成为司机做出选择的依据，当决策判断指标为正时，出租车司机选择前往到达区排队等待载客返回市区，反之，选择直接放空返回市区拉客。 在第二个问题中，论文在第一个问题的基础上，结合了国内广州白云国际机场及其所在城市的出租车相关数据，确定了机场的乘车客流量。随后，利用航班乘车客流量表达式和决策判断指标进行计算，并建立了多通道服务模型和服务优先模型，以确定司机的选择策略，设置了合适的“上车点”，并确定了可行的乘车安排方案，最终实现了提高了出租车司机的收益大小和总的乘车效率的目标。 在模型的分析和优化过程中，论文切实结合了实际数据，在模型设计和参数调整上做出了充分的讨论和论证，从而保证了模型的科学性和可行性。通过本文的研究，对于国内机场的出租车乘车安排提供了实际可行的参考，并且在理论和实践上均具有积极的推动作用。值得指出的是，本文虽然在理论研究方面取得了一定的成果，但在实际应用和推广方面还有待进一步的深入研究和探讨。希望未来能够通过更多的实际案例和数据验证，进一步完善和发展本文的研究成果，为出租车在机场乘车安排方面的优化提供更为全面和深入的参考。