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数学建模期末作业——机场出租车调度问题.docx

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简介:
本文档为数学建模课程的期末作业,聚焦于机场出租车调度问题。通过建立优化模型,分析和解决乘客等待时间、车辆调度效率等实际挑战,旨在提高机场交通系统的运行效率和服务质量。 摘要: 本段落主要探讨了机场出租车管理的问题,并通过数学建模的方法提出解决方案。该作业由三位学生完成,属于信息与计算科学专业的课程作业,在教师戴红兵的指导下进行。 论文涉及三个具体问题:一是出租车司机如何根据当前情况决定是否接受乘客;二是优化机场出租车调度策略以提高利用率和服务效率;三是减少乘客等待时间,提升满意度。在模型构建过程中运用了决策树理论,并结合MATLAB软件求解。 一、问题重述: 第一部分关注的是出租车司机接客的决策过程。 第二部分涉及如何通过调整参数来实现车辆和乘客的最佳匹配策略。 第三部分探讨降低乘客等待时间的方法及相应策略。 二、问题分析: 2.1 问题一的分析:此环节讨论了影响司机是否接受乘客的因素,包括当前载客量、目的地距离等,并提出决策树模型以量化这些因素帮助做出最优选择。 2.2 问题二的分析:该部分提出了优化出租车调度策略的方法,通过合理分配车辆到不同的接送区域及预测需求波动来减少空驶率和等待时间。 2.3 问题三的分析:这部分关注于改进乘客流量模式的研究,并提出引入预约系统等措施以降低乘客在机场内的等待时间。 三、符号说明: 论文中可能涉及到的符号包括但不限于:N(出租车总数)、D(乘客需求量)、T(平均服务时长)、W(平均等待时间)、P(满意度评分)等变量。 四、模型建立与求解: 4.1 问题一模型的构建与分析:基于决策树理论,通过四个层次进行建模。首先确定司机是否接受乘客;其次计算不同策略下的预期收益;然后细化影响因素如距离和人数;最后考虑时间成本。 4.2 问题二的建立与求解:可能需要使用线性规划或动态调度模型来优化出租车分配,并利用MATLAB软件结合实际数据进行模拟。 综上所述,该数学建模作业通过深入分析机场出租车管理中的具体问题并构建相应的理论模型,为解决运营实践中的难题提供了有效的解决方案和方法。借助于数值求解工具如MATLAB,可以进一步指导实际操作的改进。

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    本文档为数学建模课程的期末作业,聚焦于机场出租车调度问题。通过建立优化模型,分析和解决乘客等待时间、车辆调度效率等实际挑战,旨在提高机场交通系统的运行效率和服务质量。 摘要: 本段落主要探讨了机场出租车管理的问题,并通过数学建模的方法提出解决方案。该作业由三位学生完成,属于信息与计算科学专业的课程作业,在教师戴红兵的指导下进行。 论文涉及三个具体问题:一是出租车司机如何根据当前情况决定是否接受乘客;二是优化机场出租车调度策略以提高利用率和服务效率;三是减少乘客等待时间,提升满意度。在模型构建过程中运用了决策树理论,并结合MATLAB软件求解。 一、问题重述: 第一部分关注的是出租车司机接客的决策过程。 第二部分涉及如何通过调整参数来实现车辆和乘客的最佳匹配策略。 第三部分探讨降低乘客等待时间的方法及相应策略。 二、问题分析: 2.1 问题一的分析:此环节讨论了影响司机是否接受乘客的因素,包括当前载客量、目的地距离等,并提出决策树模型以量化这些因素帮助做出最优选择。 2.2 问题二的分析:该部分提出了优化出租车调度策略的方法,通过合理分配车辆到不同的接送区域及预测需求波动来减少空驶率和等待时间。 2.3 问题三的分析:这部分关注于改进乘客流量模式的研究,并提出引入预约系统等措施以降低乘客在机场内的等待时间。 三、符号说明: 论文中可能涉及到的符号包括但不限于:N(出租车总数)、D(乘客需求量)、T(平均服务时长)、W(平均等待时间)、P(满意度评分)等变量。 四、模型建立与求解: 4.1 问题一模型的构建与分析:基于决策树理论,通过四个层次进行建模。首先确定司机是否接受乘客;其次计算不同策略下的预期收益;然后细化影响因素如距离和人数;最后考虑时间成本。 4.2 问题二的建立与求解:可能需要使用线性规划或动态调度模型来优化出租车分配,并利用MATLAB软件结合实际数据进行模拟。 综上所述,该数学建模作业通过深入分析机场出租车管理中的具体问题并构建相应的理论模型,为解决运营实践中的难题提供了有效的解决方案和方法。借助于数值求解工具如MATLAB,可以进一步指导实际操作的改进。
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