线上接单收益对出租车司机行为决策的影响

李金凤 廖培屹

摘 要：目前交通基础设施正不断发展，运输服务能力攀升新台阶，老百姓出行更加便利。机场陆侧交通系统是机场与城市之间交通衔接的重要纽带，但机场常建于偏远之地，公共交通路线往往单一，出租车就成为了重要的衔接方式。本文基于此背景展开研究探讨，利用最小二乘法对机场出租车站点候车人数进行拟合，引入滞留指数来表示出租车司机做出相应决策的概率，结合实际情况分析了排队等待、返回市中心拉客、利用“打的软件”线上接单三种选择方案，建立收益决策模型，并验证得出结论，线上接单收益最大。

关键词：CZC 决策模型 线上接单 滞留指数 出租车

1 背景介绍

随着信息技术的发展，交通运输业也逐渐向智能化、信息化、可视化方向发展，但是对于机场乘客的集散还存在很多问题，比如人车之间的信息共享不便，存在很大的时变性和不确定性，经常会出现出租车排队载客和乘客排队乘车的情况，导致机场旅客集散效率低下。同时产生大量的时间成本和场地成本，如何有效地解决这些问题已成为转运中心关注的焦点。

针对城市出租车引发的一系列问题，国内外许多学者提出，从出租车司机的角度出发，探索“打的软件”对其行为决策及运营绩效的影响，为司机决策提供建议，不仅能有效提高转运中心的集散效率，而且在很大程度上可改善城市道路交通拥堵状况。

2 出租车司机行为决策

2.1 机场乘客客流量变化

由于一天内进入机场的客流量是一个离散集合，为了寻找每一个元素之间的规律，按照偏差平方和最小的原则，使用最小二乘法确定拟合曲线。

首先，设客流量与时刻之间的关系为：

得到实际客流量到这条拟合曲线之间的距离之和，也就是偏差平方和：

对等式右边求偏导并化简，然后用矩阵表示得到：

上式可用表述，所以系数矩阵，最后将带回关系式得到客流量与时间之间的关系从而得到一天内机场乘客进出数量变化规律。

本文通过西安咸阳国际机场出租车候车室摄像头收集的数据，利用MATLAB差值拟合程序进行求解。

通过误差总值与对比图发现9阶多项式拟合效果较好，所以选择9阶多项式拟合曲线作为机场出租车候车室的人数与时刻之间的关系：

2.2 出租车滞留指数

为了更直观的显示出出租车司机的决策行为，本文引入出租车滞留系数，即表示出租车司机在受到各种因素的影响下，选择在机场留下等客的可能性，结合经验选取了几种对出租车司机影响较大的因素进行分析。

1）“蓄车池”的容量

“蓄车池”容量毫无疑问，这是影响出租车司机最直接的因素，当机场出租车司机在面对拥堵的蓄车池时，常需要根据经验做出是否直接返回市区的“艰难”决策，这一经验决策往往导致出租车司机会付出空载费用和损失潜在的载客收益。

若司机到机场的时刻为，那么将时刻带入拟合曲线方程可以得到该时刻的候车人数。假设每辆出租车上下乘客的时间为，取T时间内辆出租车的载客量，利用MATLAB生成维度为NT的矩阵a，构造函数表示为：

其中：B——“蓄车池”的最大容量。

2）恶劣天气

如果出租车载客区是露天形式，遇到恶劣天气将会给乘客和司机带来许多不便，降低乘车效率。假设司机愿意留下的指数为，恶劣天气级别为R，根据经验可知，随着恶劣天气级别R的增长司机愿意留下的指数将逐渐递减，因此构造函数：

3）司机的驾龄

出租车司机的驾龄越高，说明该出租车司机的经验越丰富充足，对信息捕获的准确程度也越高。假定不同司机的综合得分集合，而信息捕获准确指数为100%的司机综合得分为100分，则可以构造出租车司机能准确捕获信息而选择留下的指数函数：

4）道路通行状况

根据GPS实时定位得到机场到市区的道路通行路况，若路况堵塞严重，出租车司机选择留下等待的可能性更大;若路况良好，而机场“蓄车池”容量又大，则司机返回市区的可能性更大，根据道路情况而选择是否留下构造指数函数：

5）距市区距离

令机场到附近所有市区的平均距离为L，假设出租车在畅通情况下的平均速度为，构造有关因空车返回市里时间过长而滞留的指数为：

2.3 出租车司机决策行为模型建立

根据机场实际情况，本文主要分三种情况进行研究，分别是司机选择留下排队、直接空车返回市中心、线上接单，利用最小二乘法得到的机场出租车候车室的人数与时刻之间的关系，建立出租车司机行为决策模型。引入出租车司机总收益，，，单位时间收益，失去的潜在单位时间收益，载客油费。则出租车司机等待排队载客收益为，空车返回市中心收益为，选择线上接单收益为。

设方案为前往到达区排队等待载客返回市区，B方案为直接放空返回市区拉客，C方案为线上接单，则出租车司机决策模型为CZC：

3 算例结果与分析

利用9阶多项式拟合曲线求得凌晨一时到第二天午夜二十四时这二十四小时内进出人数的差值，来反映不同时段选择乘坐出租车的人数，并根据CZC模型给出出租车司机在机场时应选择何种接客方式最佳。

3.1 不考虑线上接单方式

求解采用控制变量法，保持一种因素可变，其他为固定因素， 同时由于白天和夜间出租车收费不同，因此求解时应注意时刻所对应的计价。在不考虑线上接单方式时，即只有机场出租车司机只有两种选择方案（直接排队载客和空载回市区），以保持人数可变为例，其他均为固定因素可求得如下结果：

从图表数据可以看出人数以及收益基本服从正态分布，所以可以认为该模型得出的方案比较合理。再分别改变降雨级别、司机综合得分、堵车时间来观察这三个因素是否能够影响到决策的改变，程序结果运行发现，这三个因素对司机决策的影响都不大，站点候车人数数量变化是出租车司机决策的决定因素。

3.2 考虑线上接单方式

由于互联网的发展，打的软件逐渐兴起，相比靠经验选择，网络平台提供的数据会让人更直观的清楚了解道路状况及载客距离，甚至可以就近选择再次接单，可见线上接单对司机决策行为有较大影响。为了更好的验证打的软件对出租车司机行为决策的影响，在综合考虑包含打的软件时模型的求解结果。依然以保持人数可变为例，其他均为固定因素可求得如下结果：

同样的，分别再改变堵车时间等其他几种因素，由程序运行结果可知，发现最后结果均为方案，即线上接单。

4 结语

本文分析了线上接单方式的加入对出租车司机行为决策的影响，建立收益决策模型，解决了针对机场出租车司机如何选择载客方式使其时间效益和载客效益最大化的问题。

1）在不考虑线上接单时，可以得到站点候车人数数量变化是影响出租车司机决策的决定性因素。

2）在考虑线上接单时，通过整体的数据可以分析得到，对于出租车司机而言，线上接单方式无疑是最佳的选择方式，可以使載客收益和时间效益最大化，也进一步体现了线上接单方式逐渐上升的趋势。

3）但由于CZC模型的影响因素较多，多个变量同时变化的结果太多而导致求解结果覆盖不全面，缺乏多样性，说明模型还需进一步优化完善。

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