机场出租车司机等待决策优化方案研究

作者：石镜琨; 顾东晨; 陈锋; 姚小小; 郑钰泓

来源：数字技术与应用, 2020, 38(05): 73+75.

DOI：10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.05.44

• 多属性决策
• 模型优化
• BP神经网络
• 无量纲化

出租车司机将乘客送往机场后将面临前往蓄车池排队等候乘客的选择。首先使用多属性模型对数据进行无量纲处理,然后计算权重计算矩阵,通过优化BP神经网络创建用于多属性决策的基于矩阵的仿真模型。通过50000次BP神经分析,可得结论,当蓄车池中的车辆数量与观察到的航班数之比接近6.623时,目标值接近0。

• 单位
  青岛理工大学; 南华大学; 广州中医药大学; 北京科技大学; 南昌航空大学