机场出租车优化问题解决方案
本资源文件提供了一个关于机场出租车优化问题的解决方案，该方案是基于2019年数学建模国赛C题的研究成果。文章详细描述了如何通过数学建模和数据分析来优化机场出租车的运营效率，旨在帮助出租车司机和机场管理部门做出更有效的决策。
内容概述
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问题背景：介绍了机场出租车运营中常见的两种选择：排队等待载客返回市区和直接放空返回市区拉客。分析了这两种选择对出租车司机收益的影响。
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模型建立：通过建立多属性决策树模型，详细分析了影响出租车司机决策的各种因素，包括排队时间、放空时间、接客收益时间等。
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数据收集与处理：使用Python爬虫技术收集了成都双流机场的航班数据和出租车GPS定位数据，并对数据进行了清洗和预处理，以验证模型的可行性。
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优化方案：提出了针对机场出租车排队和乘客乘车效率的优化方案，包括设置合理的上车点和改进排队系统。
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优先权方案：针对短途载客再次返回的出租车司机，提出了一种优先权安排方案，以平衡司机的收益。
使用说明
本资源文件包含了详细的数学模型、数据处理代码和优化方案，适合数学建模爱好者、机场管理部门和出租车司机参考使用。通过学习和应用这些内容，可以有效提高机场出租车的运营效率，减少司机的等待时间和空载损失。
贡献与反馈
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