优化机场出租车资源配置的方案

摘  要：随着国民经济的飞速发展，民航以其出色的速度受到了许多旅客的青睐。随着旅客人数的增长，各大机场的运力供应以及周边道路的通行保障能力正在接受一次次的考验。而出租车作为常见的交通工具之一，以其灵活、易于找寻的特点成为了多数游客前往市区的选择，机场也一般设有出租车停靠点方便游客和司机。但现实中常常出现的情况是，旅客排起长队等待出租车来到，或是出租车排队接客，这种资源分配的不平衡严重影响了司机的收益和乘客的时间安排。

关键词：Matlab 遗传算法

在某些时候，经常会出现出租车排队载客和乘客排队乘车的情况。设机场“乘车区”现有两条并行车道，我们设置合理的“上车点”，在保证车辆和乘客安全的条件下，使得总的乘车效率最高，列出使得若干乘客从上车点到出租车的距离之和最小的目标函数。作出多个假设以简化模型同时保证乘客乘车安全。完成相关参数设置后，对最优距离进行求解，以上车点到车道出口的距离设为自变量，并用该变量表示其他参量，列出乘客步行距离总和。利用 Matlab 遗传算法进行优化求解得出的距离便可以表示“上车点”的位置关系，同时满足了总的乘车效率达到最高。

1.关于机场“乘车区”的相关假设：

①分批放行 n 辆出租车，全部离开后再放行下一批。

②“上车点”固定，排队中未搭载乘客的出租车也固定，并等待乘客上车。

③一个出租车只搭载一名乘客。

④两条并行车道为直线车道，且出租车在行驶中单向行驶，不会出现掉头等情况。

2.对于机场“乘车区”并行车道的分析

对于一般机场“乘车区”内的两条并行车道，目标是设置合理的“上车点”和合理的出租车、乘客安排方案，保证完成乘车区内安全高效的调度^[1]。下面给出示意图：

2.1资源配置的求解过程

设一辆汽车的长度为 2m，道路宽度为 2m，每条车道只能供一列汽车单向行驶。

设上车点与出租车队列终点的距离为 x（m），之间隔了M辆出租车，我们假设 乘客按照排队的先后顺序依次选择出租车，每位乘客都选择离自己最近的且没有被其他乘客选择的出租车。假设共有 n 位乘客，m 辆出租车，均匀地停靠在指定的区域，出租车队列的长度为 L，则每条车道上停着m/2辆出租车，di表示第i位乘客到达自己选择的出租车所需的步行距离，表示所有乘客都搭上出租车所需的步行总距离。

其中，由于乘客会优先选择离自己近的出租车，因此在乘车点与出租车队列终点之间的 M 辆车一定会优先坐满，其关于上客点对称的 M 辆车也会坐满，乘客会接着考虑位于另一车道上的 2M 辆车，因其需要横过马路的额外距离。若这 4M 辆车仍然不能满足乘客的需求，那么就要考虑在纵向距离上更加遥远的其余车了。

n>4M 时，乘客数量多于出租车数量，在离上客点较近的 4M 辆车坐完之后要接着考虑更远的车。

2M

n<2M 时，较近的车道的 2M 辆车也坐不满，乘客只需按照就近原则选择坐车即可，此时乘客的总距离与 M 无关，按照模型假设，乘客步行的总距离一定是最短的。

对于前两种情况，我们使用 MATLAB 进行了遗传算法的仿真^【2】，得到的图形如下。

横轴表示自变量 M，即“上车点”与出租车队列终点的距离，纵轴表示所有乘客搭上出租车的步行总距离，由图可以看出，在这一情况下，当 M 取8 时乘客的步行总距离最短，此时“上车点”与车道出口的距离是 8*2=16m。图 3 是乘客数量位于[2M，4M]之间的情况，可以看出步行的总距离相比于上面明显减少，在 M=4 时近似取得步行总距离的最小值，此时“上车点”与车道出口的距离是 2*4=8m。

考虑实际情况，一辆车长约 2 米，所以针对上述两种乘客数量情况“上车点”应设置在大约距离车道出口 4 辆或 8 辆车长的位置，即较为靠近车道出口的位置。

参考文献

[1]  切实解决机场出租车乱象，缓解乘车难[J].协商论坛，2013，（8）：30

[2]  程杰，唐智慧，刘杰，等.基于遗传算法的动态出租车合乘模型研究[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2013，37（1）：187-191.

作者简介：王子豪，男，（1998.12.4-），河北邢台人，现于南京理工大学攻读学士学位，目前主要从事于电子信息雷达相关的专业研究。