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基于排队论模型的车场出租车调度问题汇报人：2024-01-20

引言排队论模型基础车场出租车调度问题描述与建模基于排队论模型的调度算法设计仿真实验与结果分析结论与展望contents目录

01引言

城市化进程加快，出租车需求日益增长，车场调度问题愈发重要。合理的出租车调度能够提高车场运营效率，减少乘客等待时间，提升城市交通服务质量。基于排队论模型进行车场出租车调度研究，为实际调度工作提供理论支持和实践指导。背景与意义

国内外研究现状01国外研究起步较早，已形成较为完善的理论体系，包括多种排队论模型的应用。02国内研究近年来发展迅速，结合实际案例进行分析，取得了一定成果。目前国内外研究主要集中在模型构建、算法优化和实证分析等方面。03

通过算法优化，实现模型的高效求解，为实际调度工作提供决策支持。通过实证分析，验证模型的有效性和实用性，推动相关理论的发展和完善。构建符合实际的车场出租车调度排队论模型，提高调度效率。研究目的和意义

02排队论模型基础

排队论是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论。排队论通过数学方法定量地、一个系统对一类服务对象的容纳程度，研究系统的服务效率、服务质量和服务机构的经济收益等问题。排队论的应用领域广泛，包括计算机设计、通信、军事作战、运输、存储、生产、管理、市场服务等领域。排队论概述

顾客源描述顾客的总体数量及到达方式。系统容量描述系统能够容纳顾客的最大数量。排队规则描述服务机构是否允许排队，以及顾客是否愿意等待的规则。输入过程描述顾客到达服务机构或顾客需求发生的时间间隔分布。服务机构描述服务机构的数量、服务方式和服务时间的分布。排队系统组成及特点

M/M/c模型多服务台负指数分布到达和服务时间的排队模型，具有稳态概率分布和一定的可解性。M/M/1模型单服务台负指数分布到达和服务时间的排队模型，具有稳态概率分布和无记忆性。M/G/1模型单服务台负指数分布到达和一般服务时间的排队模型，具有较为复杂的性质，通常需借助数值方法求解。G/G/1模型单服务台一般到达和一般服务时间的排队模型，性质最为复杂，通常难以得到解析解。G/M/1模型单服务台一般到达和负指数分布服务时间的排队模型，同样具有较为复杂的性质。常见排队模型及其性质

03车场出租车调度问题描述与建模

03出租车的调度需要考虑乘客等待时间、车辆利用率以及车场运营成本等因素。01车场中有一定数量的出租车，需要合理调度以满足乘客的用车需求。02乘客随机到达车场，并按照一定的服务时间完成乘车过程。问题描述

到达过程乘客到达车场的过程可以用泊松流来描述，即乘客到达的时间间隔服从指数分布。服务过程乘客乘车服务时间服从负指数分布，且各乘客的服务时间相互独立。排队规则车场中等待乘车的乘客按照先到先服务的原则进行排队。系统容量车场中的出租车数量有限，当所有车辆都在服务时，新到达的乘客需要等待。数学模型建立

假设乘客到达率和服务率在一定时间内保持恒定。假设出租车在服务完成后立即返回车场，并可用于下一次服务。参数设置包括乘客到达率、服务率、出租车数量以及系统容量等，这些参数可以通过历史数据或市场调研进行估计。010203模型假设与参数设置

04基于排队论模型的调度算法设计

设计思路基于排队论模型，将车场出租车的调度问题转化为队列的入队和出队问题。通过实时监测车场内出租车的数量和乘客的需求，动态调整出租车的调度策略，以实现乘客等待时间最短和出租车利用率最高的目标。流程首先，建立出租车队列和乘客需求队列；其次，根据实时监测数据，动态调整出租车的调度策略，包括出租车的分配、调度和路径规划等；最后，对调度算法进行性能评估和优化。算法设计思路及流程

关键技术实现方法队列管理：采用先进先出（FIFO）的队列管理策略，对出租车和乘客需求进行排队管理。同时，设置合理的队列长度和等待时间阈值，以避免队列过长导致的等待时间过长和资源浪费。实时监测：利用传感器、GPS定位等技术手段，实时监测车场内出租车的数量和位置，以及乘客的需求和位置。将监测数据实时传输到调度中心，为调度算法提供实时数据支持。动态调度：根据实时监测数据，采用基于规则的调度策略，动态调整出租车的分配和调度。例如，当乘客需求增加时，可以增加出租车的分配数量；当出租车利用率较低时，可以调整出租车的巡游路线，提高其利用率。路径规划：采用智能路径规划算法，根据乘客的需求和出租车的实时位置，规划最优的接送路径。同时，考虑交通拥堵、道路状况等实际因素，确保路径的可行性和高效性。

衡量乘客从发出需求到被接上车的时间长短。该指标直接反映了调度算法的效率和服务质量。乘客等待时间衡量出租车在运营过程中的空闲时间和载客时间的比例。该指标反映了调度算法对资源的利用效率和经济性。出租车利用率衡量单位时间内系