摘要：机场是迎接各地宾客的最直接、最前沿的窗口阵地，它的服务与秩序，直接影响人们对城市的第一印象。目前，各大城市对各种交通方式进行有效的管理，提高了资源的利用效率。但是，出租车司机想在机场提高接待乘客的收益效率，仍受众多因素的影响。这些影响因素是多方面的，比如旅游季节、天气好坏、早晚高峰、节假日等。该如何在保证车辆和乘客安全条件下提高乘车效率，是机场管理部门应及时调整的问题。在实际中，出租车司机不能选择乘客和拒载，相对于载短途客的出租车司机收益将会下降。本文综合具体要求及相关政策，根据数学模型求出可得到的最佳收益，最后建立决策模型，提供给出租车司机较为定量的选择策略。
关键词：最佳收益；决策模型；选择策略
1 引言
大多数乘客下飞机后要去市区（或周边）的目的地，出租车是主要的交通工具之一。国内多数机场都是将送客（出发）与接客（到达）通道分开的。送客到机场的出租车司机都将会面临两个选择：
(A) 前往到达区排队等待载客返回市区。出租车必须到指定的“蓄车池”排队等候，依“先来后到”排队进场载客，等待时间长短取决于排队出租车和乘客的数量多少，需要付出一定的时间成本。
(B) 直接放空返回市区拉客。出租车司机会付出空载费用和可能损失潜在的载客收益。
在某时间段抵达的航班数量和“蓄车池”里已有的车辆数是司机可观测到的确定信息。通常司机的决策与其个人的经验判断有关，比如在某个季节与某时间段抵达航班的多少和可能乘客数量的多寡等。如果乘客在下飞机后想“打车”，就要到指定的“乘车区”排队，按先后顺序乘车。机场出租车管理人员负责“分批定量”放行出租车进入“乘车区”，同时安排一定数量的乘客上车。在实际中，还有很多影响出租车司机决策的确定和不确定因素，其关联关系各异，影响效果也不尽相同。
本文基于A、B两种方案的分析，对出租车司机的收益建立方程组。接着考虑出租车拉到载客的概率P及拉载客所等待的时间T两个重要指标,并建立机场乘客数量，机场吞吐量与出租车在机场空载率的线性关系，进而得到拉到载客的概率与机场吞吐量的关系，最后联立收益方程组，根据已建立的数学模型，求出可得到的最佳收益，建立决策模型，提供给出租车司机较为定量的选择策略。
2 决策模型的建立与求解
2.1机场出租车载客方案的根本机理分析
送客到机场的出租车将可能面对两个选择，A方案:前往到达区排队等候载客返回市区，且等待时间长短取决于排队出租车和乘客数量的多少，需要付出一定的时间成本。B方案:直接放空返回市区拉客，出租车会支付空载费用和可能损失潜在的载客收益。
出于决策人本身考虑，执行A,B两种决策的根本指标归根于所获得最终的净利润的多少。面对A选择，前往到达区排队等待载客返回市区，若出租车在指定的“蓄车池”排队等候时间较少，接到载客概率较高，则时间利用率高，收益也高；反之，若出租车在指定的“蓄车池”排队等候时间较长，接到载客概率较低时，出于时间成本的考虑，方案B将可能被执行，虽然会付出空载费用和可能损失潜在的载客收益，但在市区较小的等待时间和快速拉取载客可能将会带来更进一步的收益。
基于以上分析，得出两个重要指标:
1.出租车拉到载客的概率；
2.出租车拉到载客所等待的时间。
拟合相关数据，分析机理(见图1)
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图1
通过拟合2017年和2018年深圳机场月吞吐量与机场出租车空载率的相关数据，不难发现存在一定的线性关系，随着月吞吐量的增加，空载率随之降低，换言之，出租车拉到载客的概率就会增大。所以决定以上两个指标的根本性因素则是人流量的大小.当人流量较大时，则空载率较小，出租车拉到载客的概率较大，反之，则出租车拉到载客的概率较小，所要等待的时间较大。而人流量在各种相关因素的影响下会不同。综合考虑现实情况，我们选定四个主要影响因素，分别为:旅游季，早晚时间，天气，节假日。
2.2 建立决策模型的指标性方程组—收益方程组
1.设定出租车司机是否在机场等待载客为行为，当=1时，执行A方案，即前往机场到达区排队等待载客；当=0时，执行方案，即出租车空载返回市区。暂且设定出租车在机场载客一单的平均收益为，在市区出租车载客一单的平均收益为，从机场返回市区的平均空载费为。
2.设定在机场出租车拉到载客的概率为，出租车在机场拉到载客所等待的时间为；在市区拉到载客的概率为，从机场空载返回市区和在市区拉到载客的时间和为。
3.引入单位小时平均时间成本。时间成本计算是对生产、经营过程中所用的时间归集计算,以确定使用时间与资金的一种相互转换过程的专门方法。出租车单位小时时间成本即出租车在一单位小时时间的等待过程中所付出的时间成本。会计学定义单位小时时间成本等于所获利益与所用时间的比值。于是，可以得到出租车单位小时平均时间成本可以等于出租车日平均收益与月平均工作小时的比值，即：
由1、2、3我们可以得到收益方程组：
当时：
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时：
由此我们可以得到最佳收益：
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2.3 建立机场出租车司机载客方案决策模型
最终，由前面两个模型得到最佳决策模型如图所示：
通过对此模型分析，我们可以得出以下定性结果：
1.旅游季节，早晚高峰，天气好坏，节假日等因素会直接影响机场人流量，从而导致出租车司
机接到载客的概率有所上升或者下降，此时出租车司机便会综合考虑A，B方案。相关因素的影响机理在很大一部分程度上就是这样形成的。
2.通过建立机场乘客数量，机场吞吐量与出租车在机场空载率的线性关系，以及联立收益方程组，即可给出司机较为定量的选择策略。
参考文献
[1]余朝玮，柳伍生，晏克非，虹桥综合客运枢纽车道边规模论证与仿真评价[R]. 交通与运输. 2007.7.
[2]唐应辉，唐小我，排队论——基础与分析技术（M）.科学出版社.2006.1.
[3]魏中华,王琳,邱实.基于排队论的枢纽内出租车上客区服务台优化[J].公路交通科技(应用技术版),2017,13(10):298-300.
基金项目：南宁学院2018年校级科研项目（2018XJ45）
作者简介：黄玉,女,壮族,广西贵港人,副教授,研究方向:概率论与数理统计．