数学建模笔记
2021-8-28 全国大学生数学建模竞赛 2019年C题
B站视频链接
问题一：选择模型
核心：收益（成本）计算
其中Q为正常运营的单位时间收益*在机场等待的时间
问题二：问题一+具体事例
视频中没有继续介绍了
问题三：每组乘客上车的时间
K个上车点：
- k辆车到达乘车区时间：t1+(k-1)*车长*比例系数
- 每组乘客上车的时间：t2+(k-1))*
- 启动离开 第K辆车 t3+(k-1)*
- 安排2k辆车
运行效率 （T1+T2+T3）/2k
问题四：优先权
设置一个短途往返的时间阈值：2T2
排队T0 载客返回T1 收益P1
- 正常返回机场的收益：P1/(T0+T1)
- 短途收益：P2/(T0+T2)
怎么样去使得收益平衡
t：短途车返回的等待时长
考虑到优先等待
min [ P 1 + P 2 T 0 + 2 T 2 + T 1 + t − P 1 T 0 + T 1 ] \min \left[\frac{P_{1}+P_{2}}{T_{0}+2 T_{2}+T_{1}+t}-\frac{P_{1}}{T_{0}+T_{1}}\right] min[T0+2T2+T1+tP1+P2−T0+T1P1]
写在后面
将本篇（以下简称B篇）对比一下这一篇（以下简称A篇）
可以看到几个有意思的地方：
。
Dis
×
FuelCost
AvgCost
\frac{\text { Dis } \times \text { FuelCost }}{\text { AvgCost }}
AvgCost Dis × FuelCost 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-403984.html
- 在考虑到在机场的等待时间时，A篇通过往年的历史数据，确定了等待时间，显得有些简单粗暴，而B篇则更清晰地表现出天气、时段、航班等因素对于等待时间的影响；
- 在处理问题一时，我们不难发现，A篇看似没有通过引入正常运营状态下的单位收益q0，来计算总收益，从而与R+R0进行比较，而是直接把在机场等待的时间纳入比较，其实，A篇选择了将返回失去的油耗这一考量量转化成了时间。这一波骚操作牛哇！
Dis为返回市区的路程，FuelCost为单位路程的油价，而AvgCost为单位时间的收益，从这个式子可以把油耗转化为可以与时间进行比较的量。A篇的AvgCost其实就是B篇的q0
R 0 ( t ) = { P u T ( T − ω （ t ) ) w ( t ) < T 0 T ˉ ( t ) ⩾ T R_{0}(t)=\left\{\begin{array}{cc} \left.\frac{P_{u}}{T}\left(T-\omega （t\right)\right) & w(t)<T \\ 0 & \bar{T}(t) \geqslant T \end{array}\right. R0(t)={TPu(T−ω（t))0w(t)<TTˉ(t)⩾T文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-403984.html
- 在对于返回市区地收益进行思考时，B篇没有考虑返回市区之后接单同样也存在接单等待时间。
到了这里，关于数学建模笔记之一起读论文2019年C题——机场出租车问题2的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
