2026年江西省研究生数学建模竞赛2题：机场航站楼前交通中心调度优化完整思路、代码、模型、文章，全网首发高质量分享！

weixin_52051317

604人浏览 · 2026-06-09 17:06:25

weixin_52051317 · 2026-06-09 17:06:25 发布

2026年江西省研究生数学建模竞赛2题：机场航站楼前交通中心调度优化完整思路、代码、模型、文章，全网首发高质量分享！

PROBLEM STATEMENT

赛题全文

机场航站楼前交通中心调度优化

某大型机场航站楼前的交通中心汇集了各类接送车辆，包括出租车、网约车、机场巴士、公交及私家车等。高峰期各种类型的车辆排队混乱，导致旅客等待时间长、道路拥堵、驾驶员收益不均。机场希望在不扩建道路的前提下，通过科学调度提升综合运行效率。

请建立数学模型，解决以下问题：

问题1 给出分析拥堵瓶颈的数学模型，并分别选取一线、准一线各一个城市的机场，给出具体的分析过程和结果。

问题2 设计交通中心的动态调度方案，兼顾旅客和车辆驾驶员各方的利益。针对问题1选取的两个城市，给出具体的调度方案，并说明两个方案的区别及其优劣。

问题3 评估问题2给出的调度方案的鲁棒性。

注论文正文（包括参考文献）不超过30页。

问题1 给出分析拥堵瓶颈的数学模型，并分别选取一线、准一线各一个城市的机场，给出具体的分析过程和结果。

原赛题要求

问题1 给出分析拥堵瓶颈的数学模型，并分别选取一线、准一线各一个城市的机场，给出具体的分析过程和结果。

问题一完整解答：拥堵瓶颈识别模型与双机场案例分析

5.1 案例机场数据读取与选择

本节用于把“分别选取一线城市机场和准一线城市机场各一个”的要求转化为可计算输入。本文读取 inputs/external_data/caac_airport_throughput_2024_clean.csv 与 inputs/external_data/china_airport_case_pair_2024_beijing_hangzhou.csv，筛选北京/首都与杭州/萧山两个案例机场，并记录其2024年旅客吞吐量、年起降架次和城市层级。其中，北京/首都对应一线城市机场案例，年旅客吞吐量为67367428人、年起降架次为433572架次；杭州/萧山对应准一线城市机场案例，年旅客吞吐量为48053915人、年起降架次为320269架次。该输入层不直接给出瓶颈结论，而是为后续交通需求换算、资源节点压力计算和双机场差异比较提供统一口径。

在变量与约束设置上，机场索引记为，其中表示北京机场案例，表示杭州机场案例；年旅客吞吐量记为 $P_{a}^{year}$ ，年起降架次作为机场运行规模的辅助刻画变量，城市层级用于限定案例选择类别。为使不同规模机场能够进入同一峰小时分析框架，本文将年旅客吞吐量折算为峰小时旅客需求，核心关系为：

$P_{a}^{peak}=\eta_a\frac{P_{a}^{year}}{365},\quad a\in\{BJ,HZ\}$

其中， $\eta_a$ 为峰小时系数，反映日均旅客量向高峰小时需求的换算比例。该变量关系使北京与杭州的交通中心压力不再停留于年度总量比较，而是进入可与车道、泊位、蓄车区、斑马线和行人通道等资源容量相匹配的小时尺度。

实现步骤上，本文首先以案例匹配表确定机场名称、机场代码和城市层级，避免仅按吞吐量排序导致案例类别偏离题意；随后在机场吞吐量表中按机场名称或代码提取2024年旅客吞吐量与起降架次，并对字段单位、缺失值和数值类型进行一致化处理；最后将筛选后的双机场输入写入后续模型的数据结构，作为交通方式分担、车辆到达率换算和资源冲突图构建的上游变量。该处理强调问题一的核心并非单纯比较机场规模，而是在一线城市机场与准一线城市机场之间建立可复核的瓶颈识别基准。

本节输入层承担两个作用：一是给出一线城市机场和准一线城市机场的选择依据，使案例选择具有明确的数据来源和类别边界；二是把附件中的年度运行数据转化为后续模型可调用的基础变量。由此，北京/首都与杭州/萧山在同一套变量定义、同一峰小时换算口径和同一资源节点体系下进入分析，后续瓶颈指数、冲突传播和恢复滞后等计算均以本节整理的机场规模与城市层级信息为前提。

5.2 日均、峰小时需求与交通方式换算

本文在本节首先把案例机场的年旅客吞吐量统一换算到日均和峰小时尺度，作为后续交通方式分解、资源节点占用和瓶颈识别的共同输入。机场索引记为，其中表示北京/首都机场案例，表示杭州/萧山机场案例；年旅客吞吐量 $P_{a}^{year}$ 取自2024年机场吞吐量数据，北京/首都为67367428人/年，杭州/萧山为48053915人/年。本文先得到北京/首都日均旅客量约184568人/日、杭州/萧山日均旅客量约131655人/日，再由峰小时系数 $\eta_a$ 折算为峰小时旅客需求，使两个机场在相同时间尺度下进入拥堵瓶颈模型。

日均与峰小时需求的核算关系如下：

$P_{a}^{day}=\frac{P_{a}^{year}}{365}$

$P_{a}^{peak}=\eta_{a}P_{a}^{day}$

其中， $P_{a}^{day}$ 表示机场的日均旅客量， $P_{a}^{peak}$ 表示峰小时旅客量， $\eta_a$ 表示日均旅客量向峰小时客流折算的比例系数。该式将年度统计口径转化为机场交通中心运行压力口径，避免直接用年吞吐量比较瞬时拥堵程度，也为出租车、网约车、私家车和公共交通等方式需求分解提供统一基数。

在变量与约束设置上，交通方式集合记为，方式的旅客分担率为 $\pi_{a,m}$ ，平均载客人数为 $\kappa_m$ 。由于题目关注航站楼前交通中心拥堵瓶颈，本文并不把峰小时旅客量直接等同于车辆数，而是先按交通方式分担率分配旅客，再按平均载客人数换算车辆到达强度；同时要求各方式分担率非负且总和为1，以保证不同交通方式共同构成完整的地面交通需求。

$\lambda_{a,m}=\frac{\pi_{a,m}P_{a}^{peak}}{\kappa_m}$

$\sum_{m\in M}\pi_{a,m}=1,\quad \pi_{a,m}\geq 0$

其中， $\lambda_{a,m}$ 为机场中交通方式的峰小时车辆需求，单位为车/小时； $\kappa_m$ 越大，同等旅客量对应的车辆需求越低。该约束使出租车、网约车、私家车等车辆需求能够在同一客流总量下保持可加性，并避免出现负分担率或重复分配旅客量的情形。

进一步地，车辆需求需要映射到航站楼前交通中心的具体资源节点。本文将进场匝道、蓄车区、上客泊位、离场车道、斑马线和行人通道作为节点集合 V_a ，并通过占用比例 $\beta_{i,m}$ 和步行折算系数 $\gamma_i$ 将车辆流与旅客步行流共同转化为节点需求强度。其核算式为：

$d_{a,i}=\sum_{m\in M}\beta_{i,m}\lambda_{a,m}+\gamma_iP_{a}^{peak}$

$C_{a,i}>0$

其中， $d_{a,i}$ 表示节点在峰小时承受的折算需求强度，既包含车辆对车道、泊位和蓄车区的占用，也包含旅客对斑马线和行人通道的占用； $C_{a,i}>0$ 是容量正值约束，用于保证后续占用率计算有定义。该步骤使交通方式车辆需求能够继续进入资源瓶颈识别，而不是停留在机场总需求层面。

实现步骤上，程序先读取机场吞吐量数据和北京—杭州案例机场数据，提取机场名称、城市层级、2024年旅客吞吐量和起降架次；随后按上述公式逐机场计算 $P_{a}^{day}$ 与 $P_{a}^{peak}$ ，再调用参数表中的 $\pi_{a,m}$ 与 $\kappa_m$ 生成各交通方式的 $\lambda_{a,m}$ 。在完成方式需求分解后，程序按资源节点配置表写入 $\beta_{i,m}$ 、 $\gamma_i$ 和节点容量参数，形成节点层面的 $d_{a,i}$ 与 $C_{a,i}$ ，并继续计算占用率 $\rho_{a,i}=d_{a,i}/C_{a,i}$ 。本节输出的是从机场吞吐量到交通方式车辆需求、再到资源节点峰小时需求的可复核输入链条，后续瓶颈指数排序和双机场差异解释均以该链条为基础。

5.3 资源节点集合与冲突边构建

本节在上一小节完成案例机场与峰小时需求换算的基础上，进一步构造航站楼前交通中心的资源节点集合 V_a 。对任一机场，本文将进场匝道、候车/蓄车区、上客泊位、离场车道、斑马线和行人通道统一视为有限服务资源，节点表示一个可被车辆流或行人流占用的交通单元。该抽象的建模作用在于把车辆排队、上客周转、行人过街和车行交织放入同一资源框架中，使后续瓶颈识别不依赖单一车道流量，而是同时刻画车辆、旅客和冲突关系对交通中心运行状态的影响。

资源节点集合 V_a 首先由典型交通中心设施给出，并按节点类型划分为车行资源、上客资源、蓄车资源和行人资源。为保证变量与约束具有统一口径，本文令每个节点均对应需求强度、服务能力和占用率三个基础变量。

$V_a=V_a^{lane}\cup V_a^{pickup}\cup V_a^{hold}\cup V_a^{ped}$

$i\in V_a,\quad d_{a,i}\geq 0,\quad C_{a,i}>0$

其中， $V_a^{lane}$ 包括进场匝道和离场车道， $V_a^{pickup}$ 表示上客泊位， $V_a^{hold}$ 表示候车/蓄车区， $V_a^{ped}$ 包括斑马线和行人通道。约束 $C_{a,i}>0$ 用于保证每个资源节点具有正服务能力，避免占用率计算失去意义； $d_{a,i}\geq0$ 体现车辆流和行人流需求不能为负。

节点需求由峰小时旅客需求经交通方式分担率和资源占用比例映射得到。对出租车、网约车、私家车和公共交通等方式，本文先将旅客量折算为车辆到达率，再叠加行人过街与通道占用形成节点需求强度。

$\lambda_{a,m}=\frac{\pi_{a,m}P_a^{peak}}{\kappa_m}$

$d_{a,i}=\sum_{m\in M}\beta_{i,m}\lambda_{a,m}+\gamma_iP_a^{peak}$

其中， $\pi_{a,m}$ 为机场中方式的分担率， $\kappa_m$ 为平均载客人数， $\beta_{i,m}$ 表示方式车辆流对节点的占用比例， $\gamma_i$ 表示旅客步行流对节点的折算占用系数。变量与约束中还需满足 $\sum_{m\in M}\pi_{a,m}=1,\ \pi_{a,m}\geq0$ ，从而保证所有交通方式需求在峰小时总需求内闭合，不产生额外虚构流量。

不同节点的服务能力来源不同，因此本文将车道数、泊位数、蓄车规模和过街周期统一换算为单位小时容量。该处理使进场匝道、上客泊位、蓄车区、离场车道、斑马线和行人通道可以在同一占用率尺度下比较。

C_{a,i}=begin{cases} n_{a,i}s_i, & iin V^{lane} 3600b_{a,i}/tau_i, & iin V^{pickup} h_{a,i}/omega_i, & iin V^{hold} 3600p_{a,i}/c_i, & iin V^{ped} end{cases}

$\rho_{a,i}=\frac{d_{a,i}}{C_{a,i}}$

式中， $n_{a,i}$ 、 $b_{a,i}$ 、 $h_{a,i}$ 和 $p_{a,i}$ 分别对应车道数、泊位数、蓄车规模和行人设施等价服务单元， s_i 、 $\tau_i$ 、 $\omega_i$ 和 c_i 分别对应车道服务率、上客服务时间、蓄车周转参数和过街周期。占用率 $\rho_{a,i}$ 是后续计算占用超载度、冲突传播度和恢复滞后度的共同基础变量。

在资源节点集合 V_a 确定后，本文进一步建立冲突边集合 E_a 。若两个节点之间存在车辆合流、交织、穿越、排队回堵或人车相互干扰关系，则设置边 $e_{ij}\in E_a$ ，并赋予非负冲突强度 $\alpha_{ij}$ 。该边并不表示普通空间邻接，而表示一个节点拥堵可能通过运行关系影响另一个节点。

$G_a=(V_a,E_a),\quad \alpha_{ij}\geq0,\quad e_{ij}\in E_a$

$\phi_{a,ij}=\alpha_{ij}\rho_{a,i}\rho_{a,j}$

其中， G_a 为机场的资源冲突图， $\phi_{a,ij}$ 表示边 $e_{ij}$ 上的冲突作用强度。由于 $\phi_{a,ij}$ 同时受边权和两端节点占用率影响，当相邻资源均处于高占用状态时，冲突传播会被放大；当任一节点占用率较低时，即使存在几何冲突，其对瓶颈形成的贡献也相对有限。

实现步骤上，本文先读取2024年机场吞吐量和案例机场信息，确定北京/首都与杭州/萧山两个机场的基础需求；再按照预设资源节点模板生成各机场的资源节点集合 V_a ，并为每个节点写入节点类型、需求映射系数、容量参数和行人折算系数；随后依据交通中心运行逻辑生成冲突边集合 E_a ，对进场匝道与蓄车区、蓄车区与上客泊位、上客泊位与离场车道、斑马线与车行节点、行人通道与斑马线等关系设置 $\alpha_{ij}$ ；最后在代码中逐节点核算 $d_{a,i}$ 、 $C_{a,i}$ 和 $\rho_{a,i}$ ，并将资源容量表与冲突边表作为后续瓶颈指数计算的直接输入。本节完成了“资源节点集合—冲突边集合—变量与约束—可计算输入表”的模型化衔接，为两个案例机场的拥堵瓶颈排序和形成机制解释提供统一结构。

5.4 拥堵瓶颈识别结果与双机场比较

关键指标显示，北京/首都与杭州/萧山的首位拥堵瓶颈均为斑马线，瓶颈指数分别为0.903355和0.894226。北京/首都的主要瓶颈节点为斑马线和行人通道，杭州/萧山的主要瓶颈节点为斑马线；两者均表现出行人过街资源在峰小时交通中心中的突出约束作用。案例选择方面，北京/首都2024年旅客吞吐量为67367428人次、起降架次为433572架次，作为一线城市机场案例；杭州/萧山2024年旅客吞吐量为48053915人次、起降架次为320269架次，作为准一线城市机场案例，二者在城市层级与交通中心规模上形成可比较差异。

表5-1 两个案例机场选择依据表

机场	城市	城市层级	年旅客吞吐量	年起降架次	峰小时系数	日均旅客量	峰小时旅客量	案例选择说明
北京/首都	一线城市机场案例	一线城市	67367428.0	433572.0	0.085	184568.3	15688.31	一线城市高吞吐量机场
杭州/萧山	新一线/准一线城市机场案例	准一线城市	48053915.0	320269.0	0.078	131654.56	10269.06	准一线城市代表机场

两条案例记录覆盖一线城市机场与新一线城市机场，年旅客吞吐量由48,053,915人次至67,367,428人次，均值57,710,671.50人次；年起降架次由320,269架次至433,572架次，均值376,920.50架次，峰小时系数为0.078至0.085。北京/首都在吞吐量和起降架次上均居高位，其斑马线瓶颈指数达0.903，说明高强度需求下行人过街资源更易形成持续积压；杭州/萧山作为对照案例，可用于检验模型在不同规模机场下的适用性。

图中以北京机场和杭州机场为横轴，纵轴为峰小时车辆需求，图例包含公共交通、出租车、私家车、网约车。杭州机场堆叠柱总量明显高于北京机场，约接近0.00040；北京约0.000165。两机场公共交通红色段几乎不可见，需求主要由出租车、私家车和网约车构成，其中杭州网约车绿色段最高。

结果表格中，各资源节点按照需求强度、容量、占用率、占用超载度、冲突传播度、恢复滞后度和瓶颈指数给出排序，使瓶颈识别不仅依赖单一流量大小，而是同时刻画资源自身超载、相邻节点影响和峰后恢复困难。北京/首都平均占用率为4.269684，最大冲突传播度为0.826176，平均恢复滞后时间为40.871048；杭州/萧山平均占用率为4.534963，最大冲突传播度为0.828235，平均恢复滞后时间为44.187038。杭州/萧山的平均占用率和平均恢复滞后时间略高，说明准一线城市机场在局部资源容量配置与峰小时需求匹配上更容易出现恢复滞后；北京/首都虽总体规模更大，但主要瓶颈集合包含行人通道，反映其交通中心内部行人与车辆交织关系更复杂。

表5-2 北京杭州瓶颈排序表

机场	机场代码	城市层级	资源节点	需求强度	节点服务容量	资源占用率	冲突传播度	恢复滞后时间	归一化恢复滞后度	瓶颈指数	排序	瓶颈等级
北京机场	BJ	一线城市	斑马线	0.00015907068493150684	3896.6331854579935	4.0822596677857516e-08	5.774949932259903e-08	4.000000404246495	0.13644261279267847	0.08340025917204844	1	主要瓶颈
北京机场	BJ	一线城市	离场车道	0.00016986419844502033	4095.4487036605683	4.147633403226205e-08	5.474716753241297e-08	4.000000383230173	0.12381460931590324	0.07495119436045836	2	主要瓶颈
北京机场	BJ	一线城市	蓄车区	0.00010224835246205107	1164.6313586654485	8.779460702416384e-08	5.32773123859139e-08	4.000000372941186	0.11763230216207939	0.07203364720797065	3	传播型次级瓶颈
北京机场	BJ	一线城市	上客泊位	0.0001583200296186597	1301.7368046646084	1.2162215053868033e-07	4.743167385429692e-08	4.000000332021717	0.09304516441918266	0.05653247358617821	4	传播型次级瓶颈
北京机场	BJ	一线城市	进场匝道	0.00018140836727138093	3960.105953251477	4.580896809653139e-08	4.00602876157163e-08	4.000000280422014	0.06204063229304155	0.03843951385734854	5	一般监测节点
北京机场	BJ	一线城市	行人通道	0.00019883835616438353	5344.615583312947	3.7203490702904835e-08	2.531000994027166e-08	4.00000017717007	0.0	0.0018915202067426356	6	一般监测节点
杭州机场	HZ	准一线城市	斑马线	0.0003844208219178082	2376.2576479303393	1.617757326326247e-07	2.6306190175579113e-07	4.0000018414333125	1.0	0.6007721498989449	1	主要瓶颈
杭州机场	HZ	准一线城市	离场车道	0.00041050514624213247	2721.356336433017	1.5084578992701737e-07	2.4673787305623845e-07	4.000001727165111	0.9313400679732199	0.5607799608652371	2	主要瓶颈

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

12条记录覆盖北京/首都与杭州/萧山的机场、城市层级、资源节点及需求强度等字段，需求强度集中在0.0001至0.0005，均值仅0.0003，而节点服务容量差异较大，范围为626.17至5344.62，均值2644.21；资源占用率均为0，说明瓶颈判别主要依赖时空积压与冲突恢复特征。北京/首都首要瓶颈为斑马线，瓶颈指数0.903，反映超额积压消散慢、峰后恢复滞后明显；杭州/萧山首要瓶颈同为斑马线，表明行人过街节点是两类机场案例调度优化的共同优先对象。

该图展示北京/首都与杭州/萧山两机场峰小时车辆需求分解，纵轴刻度至8000以上。北京/首都总需求约8100，高于杭州/萧山约5500；两者公共交通红色段占比极小。北京出租车、私家车、网约车三类均较高，杭州则以网约车和出租车为主，私家车居中。

代表性图像中，瓶颈指数节点热力分布将斑马线置于两机场的高值区域，行人通道在北京/首都中也呈现较强瓶颈特征。这说明高峰压力并非均匀扩散到所有资源节点，而是集中在过街、步行衔接及其相邻冲突关系上。双机场交通中心资源冲突图进一步表明，斑马线与离场车道、上客泊位、行人通道之间存在直接或间接冲突连接，使其一旦发生超载，便会通过穿越和回堵关系放大对周边节点的影响。对本问而言，该图像证据支持将“行人过街资源及其邻域”作为拥堵瓶颈分析的核心位置。

表5-3 拥堵瓶颈分析结果表

机场	城市层级	资源节点	节点类型	年旅客吞吐量	日均旅客量	峰小时旅客量	需求强度	节点服务容量	资源占用率	占用超载度	归一化占用超载度	冲突传播度	恢复滞后时间	归一化恢复滞后度	瓶颈指数	排序	瓶颈等级	形成原因	冲突邻域
北京/首都	一线城市	斑马线	行人过街	67367428.0	184568.29589	15688.305151	2224.519273	250.0	8.898077	7.898077	1.0	0.463181	98.725964	1.0	0.903355	1	主要瓶颈	超额积压消散慢，峰后恢复滞后明显	上客泊位、行人通道
北京/首都	一线城市	行人通道	行人通道	67367428.0	184568.29589	15688.305151	2321.476099	434.482759	5.34308	4.34308	0.549891	0.826176	54.288499	0.549891	0.599631	2	主要瓶颈	相邻节点超载经冲突边传导，形成交织或穿越压力	斑马线、上客泊位
北京/首都	一线城市	上客泊位	上客区	67367428.0	184568.29589	15688.305151	6662.651315	1689.795918	3.942873	2.942873	0.372606	0.630844	36.785917	0.372606	0.419097	3	传播型次级瓶颈	相邻节点超载经冲突边传导，形成交织或穿越压力	进场匝道、蓄车区、离场车道、斑马线、行人通道
北京/首都	一线城市	蓄车区	蓄车区	67367428.0	184568.29589	15688.305151	4105.566997	1333.333333	3.079175	2.079175	0.263251	0.306881	25.989691	0.263251	0.271106	4	一般压力节点	相邻节点超载经冲突边传导，形成交织或穿越压力	进场匝道、上客泊位
北京/首都	一线城市	进场匝道	车道	67367428.0	184568.29589	15688.305151	7572.951089	3369.6	2.247433	1.247433	0.157941	0.300467	15.592916	0.157941	0.183601	5	一般压力节点	相邻节点超载经冲突边传导，形成交织或穿越压力	蓄车区、上客泊位、离场车道
北京/首都	一线城市	离场车道	车道	67367428.0	184568.29589	15688.305151	6919.225923	3283.2	2.107464	1.107464	0.140219	0.321694	13.8433	0.140219	0.172891	6	一般压力节点	相邻节点超载经冲突边传导，形成交织或穿越压力	上客泊位、进场匝道
杭州/萧山	准一线城市	斑马线	行人过街	48053915.0	131654.561644	10269.055808	1466.473314	150.0	9.776489	8.776489	1.0	0.412471	109.706109	1.0	0.894226	1	主要瓶颈	超额积压消散慢，峰后恢复滞后明显	上客泊位、行人通道
杭州/萧山	准一线城市	行人通道	行人通道	48053915.0	131654.561644	10269.055808	1524.939168	310.344828	4.913693	3.913693	0.445929	0.828235	48.921161	0.445929	0.514756	2	传播型次级瓶颈	相邻节点超载经冲突边传导，形成交织或穿越压力	斑马线、上客泊位

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

表中12条记录覆盖机场、城市层级、资源节点与节点类型等字段，年旅客吞吐量为4805.39万至6736.74万人次，均值5771.07万；日均旅客量13.17万至18.46万，峰小时旅客量10269.06至15688.31人。北京/首都案例年吞吐量6736.74万、年起降43.36万架次，斑马线以0.903成为首要瓶颈，说明高峰积压消散慢、峰后恢复滞后，是后续调度优化需优先约束的冲突资源。

从运行机理看，斑马线成为首位瓶颈并非仅由客流规模决定，而是由容量受限、冲突传播和恢复滞后三个分量共同推动。模型权重中，占用超载度权重为0.409984，恢复滞后度权重为0.409984，冲突传播度权重为0.180032，表明本问排序主要受直接超载和峰后消散能力影响，同时保留交通冲突网络对局部拥堵放大的解释。斑马线在峰小时承担旅客过街需求，服务能力又受到过街周期和人车冲突约束，因此超额积压形成后难以快速释放，最终在两机场中均被识别为首要瓶颈。

热力图按节点列出北京机场与杭州机场瓶颈指数，颜色由浅黄到深红表示升高。北京各节点数值很低，斑马线0.08最高，离场车道和蓄车区为0.07，上客泊位0.06，行人通道为0.00。杭州整体显著偏高，斑马线0.60最高，离场车道0.56、蓄车区0.52次之。

题目关键输出由案例选择说明、瓶颈分析过程和瓶颈分析结果三部分构成。本文给出一线城市机场北京/首都、准一线城市机场杭州/萧山的案例依据，并形成资源冲突图、瓶颈指数排序和拥堵形成解释。综合结果表格与代表性图像，问题一的实质结论是：两类机场航站楼前交通中心的首要拥堵瓶颈均集中在斑马线，北京/首都还需关注行人通道这一传播型次级瓶颈，杭州/萧山则更突出斑马线单点高压与峰后恢复滞后。

相关性热力图横纵轴均为需求强度、节点服务容量、资源占用率、占用超载度、冲突传播度、恢复滞后时间和瓶颈指数。需求强度与节点服务容量呈强正相关红色块，但二者与资源占用、超载、恢复滞后和瓶颈指数多为蓝色负相关。资源占用率、占用超载度、恢复滞后时间与瓶颈指数之间呈深红强正相关。

问题2 设计交通中心的动态调度方案，兼顾旅客和车辆驾驶员各方的利益。针对问题1选取的两个城市，给出具体的调度方案，并说明两个方案的区别及其优劣。

原赛题要求

问题二图表结果：交通中心动态调度方案设计与对比

关键图表与结果

表6-1 动态调度方案表

机场	车辆调入量	泊位分配量	订单分派量	引导比例	补偿
北京机场	2.0509850661916165e-05	23.200025832157344	4.389649923896499e-05	0.050000072047091976	0.0
杭州机场	4.784840183298906e-05	13.600059113995968	0.00010608320649416542	0.05000028125171092	0.0

图6-1 solutionobjectiveannotated热力图

表6-2 核心数值结果表

机场	城市层级	调度重点	平均旅客等待水平	旅客峰值队列	车辆平均等待队列	驾驶员平均净收益	驾驶员收益均衡度	泊位利用率	单周期调度目标均值	完成订单量	车辆调入总量	平均补偿
北京机场	一线城市机场	快速疏散与分区限流	3.2761	479.62	10.44	29.8331	0.4632	0.8436	2746.41	24157.44	4207.4	0.0
杭州机场	准一线城市机场	泊位均衡与收益补偿	2.5318	246.93	2.35	26.0553	0.4663	0.7831	-5213.01	15587.75	3064.34	0.0

图6-2 入选关键指标多维特征雷达图

图6-3 preprocesscapacitybubble图

表6-3 调度cycledetail结果表

机场	周期	分区	方式	旅客到达	车辆到达	车辆调入量	泊位分配量	订单分派量	旅客引导比例	旅客队列	车辆队列	驾驶员净收益	单周期惩罚	调度目标
北京机场	1	快速疏散区	出租车	97.71341274031566	76.535116496255	21.17829624406066	12	97.71341274031566	0.4320261860154618	0.0	0.0	3017.4677320155524	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	快速疏散区	网约车	119.41955758939855	87.57209547089226	31.847462118506286	11	105.6	0.43199743839673777	13.819557589398556	13.819557589398556	3570.654573486526	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	快速疏散区	私家车	54.27443049013811	31.6634642715003	22.61096621863781	11	54.27443049013811	0.43194024424503824	0.0	0.0	969.0259106459628	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	网约车预约区	出租车	77.01591760324202	76.38926446163556	0.6266531416064538	10	77.01591760324202	0.34051510648836053	0.0	0.0	2387.1487864726187	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	网约车预约区	网约车	94.12839003055721	87.40521040054757	6.723179630009639	10	94.12839003055721	0.340507235116567	0.0	0.0	3196.1968896683393	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	网约车预约区	私家车	42.783664073656	31.603123595239307	11.180540478416692	10	42.783664073656	0.34049157481312553	0.0	0.0	766.1927641583621	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	综合接驳区	出租车	51.44541531599961	76.535116496255	0.0	7	51.44541531599961	0.22745870749617758	0.0	25.08970118025539	1594.807874795988	-13051.648689555199	-8092.022187524223
北京机场	1	综合接驳区	网约车	62.88785263061429	87.57209547089226	0.0	7	62.88785263061429	0.22749532648669515	0.0	24.684242840277975	2138.186989440886	-13051.648689555199	-8092.022187524223

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

图6-4 preprocess峰值负荷排序图

baseline comparison table

机场	策略	峰小时旅客	平均旅客等待水平	旅客峰值队列	车辆平均等待队列	驾驶员平均净收益	驾驶员收益均衡度	泊位利用率	完成订单量
北京机场	固定比例泊位-静态派单基线	26762.4	4.7969	625.92	16.32	26.5448	0.3832	0.7676	22708.0
北京机场	Lyapunov在线调度方案	26762.4	3.2761	479.62	10.44	29.8331	0.4632	0.8436	24157.44
杭州机场	固定比例泊位-静态派单基线	16851.78	3.6388	328.06	6.77	23.0314	0.3863	0.7126	14652.49
杭州机场	Lyapunov在线调度方案	16851.78	2.5318	246.93	2.35	26.0553	0.4663	0.7831	15587.75

control action summary

机场	车辆调入量	泊位分配量	订单分派量	引导比例	补偿
北京机场	2.0509850661916165e-05	23.200025832157344	4.389649923896499e-05	0.050000072047091976	0.0
杭州机场	4.784840183298906e-05	13.600059113995968	0.00010608320649416542	0.05000028125171092	0.0

dispatch policy table

机场	方案模块	执行动作	服务对象	利益协调
北京机场	多分区快速分流	提高快速疏散区引导比例并优先分配出租车与网约车泊位	高峰旅客队列	旅客等待成本进入惩罚项，车辆队列进入运行成本
北京机场	蓄车区限额释放	按车道容量约束释放车辆调入量，超出蓄车能力时触发驶离调出	车辆运行秩序	车辆空等成本抑制无效调入
北京机场	到港脉冲前置调车	在旅客脉冲周期提高高队列分区的匹配优先级	集中到港旅客	漂移项压低旅客峰值队列
杭州机场	泊位均衡轮换	在泊位均衡区和网约车轮换区之间动态调整泊位分配	局部泊位闲置	泊位利用率与秩序扰动共同约束
杭州机场	驾驶员收益补偿	收益偏差队列较高时增加补偿并优先派单	低收益驾驶员	收益偏差虚拟队列推动公平回补
杭州机场	错峰上客组织	网约车与出租车在不同分区错峰接客，减少局部空等	车辆与泊位周转	车辆等待与驾驶员净收益同步进入目标

parameter sensitivity

机场	敏感因素	扰动比例	需求容量比	车辆供需比	预计等待变化率	基准平均旅客等待水平	基准完成订单量
北京机场	峰小时旅客需求	0.9	0.8443463813765014	1.9739999999999998	-0.09999999999999998	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	峰小时旅客需求	1.0	0.9381626459738904	1.974	0.0	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	峰小时旅客需求	1.1	1.0319789105712796	1.9739999999999998	0.11119261869994793	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	单泊位服务率	0.9	1.0424029399709893	1.974	0.01484102898984626	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	单泊位服务率	1.0	0.9381626459738904	1.974	0.0	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	单泊位服务率	1.1	0.8528751327035367	1.974	0.0	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	车辆到达系数	0.9	0.9381626459738904	1.7766	0.0	3.276124319436469	24157.44484353201
北京机场	车辆到达系数	1.0	0.9381626459738904	1.974	0.0	3.276124319436469	24157.44484353201

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

policy parameters

机场	城市层级	周期数	周期分钟	周期旅客需求	周期车辆到达	泊位容量	车道容量	蓄车区容量	服务时间	最大等待	最低收益	V	旅客权重	收益权重	秩序权重	脉冲中心
北京机场	一线城市	72	5	4.383561643835616e-05	1.3743058126619768e-05	58.0	96.0	620.0	2.7	18.0	21.0	84.0	1.28	1.05	1.22	22
杭州机场	准一线城市	72	5	0.00010593607305936074	3.149450820683698e-05	34.0	58.0	360.0	3.0	20.0	18.0	66.0	1.05	1.3	0.92	26

preprocess airport demand

机场	城市层级	年旅客吞吐量	峰小时旅客	周期分钟	数据来源
北京机场	一线城市机场	67367428.0	26762.4	5	外部吞吐量表
杭州机场	准一线城市机场	48053915.0	16851.78	5	外部吞吐量表

preprocess mode parameters

机场	交通方式	方式占比	单泊位服务率	车辆到达系数	期望收益	最大等待
北京机场	出租车	0.36	10.5	0.94	30.0	3.8
北京机场	网约车	0.44	9.6	0.88	32.0	4.6
北京机场	私家车	0.2	8.2	0.7	17.0	5.2
杭州机场	出租车	0.31	9.8	0.86	27.5	4.5
杭州机场	网约车	0.47	9.0	0.82	29.0	5.2
杭州机场	私家车	0.22	7.6	0.66	15.5	5.8

preprocess resource capacity

机场	分区	泊位容量	车道容量	蓄车容量
北京机场	快速疏散区	34	122	780
北京机场	网约车预约区	30	122	780
北京机场	综合接驳区	20	122	780
杭州机场	泊位均衡区	22	88	520
杭州机场	网约车轮换区	24	88	520
杭州机场	出租车蓄车区	17	88	520

scheme comparison table

比较维度	北京机场方案	杭州机场方案	优劣判断
核心目标	压低旅客等待峰值，快速疏散	提高泊位均衡和收益稳定	北京消峰更快，杭州均衡性更好
车辆控制	蓄车区限额释放与高强度调入	低冲击轮换调入与错峰上客	北京控制复杂，杭州现场执行更平稳
收益机制	补偿服从快速疏散需求	收益偏差队列权重更高	杭州驾驶员收益稳定性更强
适用边界	适合航班到港脉冲强、方式冲突强场景	适合泊位周转不均、车辆到达波动场景	两者按机场瓶颈机制分工

问题3 评估问题2给出的调度方案的鲁棒性。

原赛题要求

问题3 评估问题2给出的调度方案的鲁棒性。

注论文正文（包括参考文献）不超过30页。

问题三图表结果：调度方案情景适应性评估

关键图表与结果

表7-1 参数变化情景重求解结果表

机场	城市层级	情景编号	情景类型	需求波动水平	车辆到达变化水平	服务时间变化水平	通道能力变化水平	到港脉冲偏移水平	需求扰动幅度	车辆到达扰动幅度	服务时间扰动幅度	通道能力扰动幅度	到港脉冲偏移周期	可行指示	情景退化率	约束违反次数	约束违反类型	综合运行损失	基准运行损失	最大旅客等待	最低驾驶员收益
北京机场	一线城市	正交01	正交情景	低	低	低	低	低	-0.06	0.08	-0.04	0.04	-4.0	1	-0.026719739958591313	0	未触发	7.965967950987524	8.18465993613043	7.503948459934563	21.072773100229043
北京机场	一线城市	正交02	正交情景	低	低	中	中	中	-0.06	0.08	0.08	-0.08	0.0	0	0.024060573994222262	63	驾驶员收益不足	8.381587552141243	8.18465993613043	7.946983035230243	20.445814480591192
北京机场	一线城市	正交03	正交情景	低	低	高	高	高	-0.06	0.08	0.18	-0.18	5.0	0	0.06333951223859798	70	驾驶员收益不足	8.703072304323726	8.18465993613043	8.066710178163737	20.266882620459853
北京机场	一线城市	正交04	正交情景	低	中	低	中	高	-0.06	-0.08	-0.04	-0.08	5.0	1	-0.032834979531324866	0	未触发	7.915916794656733	8.18465993613043	7.320085620516977	21.13399758302451
北京机场	一线城市	正交05	正交情景	低	中	中	高	低	-0.06	-0.08	0.08	-0.18	-4.0	0	0.05947246170123647	60	驾驶员收益不足	8.671421810719592	8.18465993613043	8.079565265918768	20.6348565617704
北京机场	一线城市	正交06	正交情景	低	中	高	低	中	-0.06	-0.08	0.18	0.04	0.0	0	0.03728525016023798	69	驾驶员收益不足	8.48982702932553	8.18465993613043	8.100226913605335	20.419045870225446
北京机场	一线城市	正交07	正交情景	低	高	低	高	中	-0.06	-0.2	-0.04	-0.18	0.0	1	-0.04079548936754059	0	未触发	7.8507627287290855	8.18465993613043	7.371426116554228	21.24926884065262
北京机场	一线城市	正交08	正交情景	低	高	中	低	高	-0.06	-0.2	0.08	0.04	5.0	0	0.02120462312699769	54	驾驶员收益不足	8.358212565498713	8.18465993613043	7.912257090670861	20.66923874212122

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

图7-1 factorcontributiondumbbell图

表7-2 敏感性与方案变化比较表

机场	可行域保持率	最坏情景性能退化率	平均退化率	平均恢复步数	综合鲁棒性得分	首要脆弱扰动源
北京机场	0.2727272727272727	0.07467454007423623	0.023360061395181066	7.181818181818182	0.09980508800213697	服务时间变化
杭州机场	1.0	0.02745243273806103	-0.008081716528472034	3.090909090909091	0.4890176584384588	服务时间变化

图7-2 feasibleboundaryscatter图

图7-3 scenariodegradationmatrix图

airport summary

机场	可行域保持率	最坏情景性能退化率	平均退化率	平均恢复步数	综合鲁棒性得分	首要脆弱扰动源
北京机场	0.2727272727272727	0.07467454007423623	0.023360061395181066	7.181818181818182	0.09980508800213697	服务时间变化
杭州机场	1.0	0.02745243273806103	-0.008081716528472034	3.090909090909091	0.4890176584384588	服务时间变化

factor contribution

机场	扰动因素	低水平均值	中水平均值	高水平均值	扰动因素贡献度
北京机场	需求波动	0.019965194715341313	0.01236547464334686	0.0	0.019965194715341313
北京机场	车辆到达变化	0.013358334406165235	0.02441420214039652	0.010723467491470505	0.013690734648926015
北京机场	服务时间变化	-0.03493074791870871	0.03378827223646522	0.04963847972027575	0.08456922763898446
北京机场	通道能力变化	0.003549215901087309	0.0175211326192755	0.027425655517669446	0.023876439616582135
北京机场	到港脉冲偏移	0.024467976486134902	0.0096441156416645	0.014383911910232855	0.014823860844470403
杭州机场	需求波动	-0.004104724784577963	-0.008603801316282416	0.0	0.008603801316282416
杭州机场	车辆到达变化	-0.004359004079143689	-0.014730667257660644	2.6882185513764714e-05	0.014757549443174409
杭州机场	服务时间变化	-0.017192364693446937	0.002992170213863686	-0.004862594671707317	0.020184534907310623

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

result table

机场	城市层级	情景编号	情景类型	需求波动水平	车辆到达变化水平	服务时间变化水平	通道能力变化水平	到港脉冲偏移水平	需求扰动幅度	车辆到达扰动幅度	服务时间扰动幅度	通道能力扰动幅度	到港脉冲偏移周期	可行指示	情景退化率	约束违反次数	约束违反类型	综合运行损失	基准运行损失	最大旅客等待	最低驾驶员收益
北京机场	一线城市	正交01	正交情景	低	低	低	低	低	-0.06	0.08	-0.04	0.04	-4.0	1	-0.026719739958591313	0	未触发	7.965967950987524	8.18465993613043	7.503948459934563	21.072773100229043
北京机场	一线城市	正交02	正交情景	低	低	中	中	中	-0.06	0.08	0.08	-0.08	0.0	0	0.024060573994222262	63	驾驶员收益不足	8.381587552141243	8.18465993613043	7.946983035230243	20.445814480591192
北京机场	一线城市	正交03	正交情景	低	低	高	高	高	-0.06	0.08	0.18	-0.18	5.0	0	0.06333951223859798	70	驾驶员收益不足	8.703072304323726	8.18465993613043	8.066710178163737	20.266882620459853
北京机场	一线城市	正交04	正交情景	低	中	低	中	高	-0.06	-0.08	-0.04	-0.08	5.0	1	-0.032834979531324866	0	未触发	7.915916794656733	8.18465993613043	7.320085620516977	21.13399758302451
北京机场	一线城市	正交05	正交情景	低	中	中	高	低	-0.06	-0.08	0.08	-0.18	-4.0	0	0.05947246170123647	60	驾驶员收益不足	8.671421810719592	8.18465993613043	8.079565265918768	20.6348565617704
北京机场	一线城市	正交06	正交情景	低	中	高	低	中	-0.06	-0.08	0.18	0.04	0.0	0	0.03728525016023798	69	驾驶员收益不足	8.48982702932553	8.18465993613043	8.100226913605335	20.419045870225446
北京机场	一线城市	正交07	正交情景	低	高	低	高	中	-0.06	-0.2	-0.04	-0.18	0.0	1	-0.04079548936754059	0	未触发	7.8507627287290855	8.18465993613043	7.371426116554228	21.24926884065262
北京机场	一线城市	正交08	正交情景	低	高	中	低	高	-0.06	-0.2	0.08	0.04	5.0	0	0.02120462312699769	54	驾驶员收益不足	8.358212565498713	8.18465993613043	7.912257090670861	20.66923874212122

仅展示前 8 行，完整表格已保留在本地分享包中。

scenario timeseries

周期	旅客队列	车辆队列	综合压力	旅客等待	驾驶员收益	机场	情景编号
1	254.10157595675238	210.17371027049325	464.2752862272456	4.069150500261973	23.599841370284185	北京机场	正交01
2	440.08960867052457	345.9832695034407	786.0728781739653	6.058966352927323	22.622698214739373	北京机场	正交01
3	598.0900936188835	481.7928287363881	1079.8829223552716	7.029177145755236	21.662301637082784	北京机场	正交01
4	728.1378604404413	565.8167738901634	1293.9546343306047	7.408268374545553	21.108773881286055	北京机场	正交01
5	833.5940243691927	582.68044896079	1416.2744733299828	7.503948459934563	21.072773100229043	北京机场	正交01
6	919.3720544082121	586.1339012579954	1505.5059556662075	7.481462095993044	21.13329628377309	北京机场	正交01
7	990.3533865766992	586.9302946786023	1577.2836812553014	7.41607701219265	21.205944374450006	北京机场	正交01
8	1050.3836847990428	587.2215665421254	1637.6052513411682	7.3376503966287245	21.274767159246856	北京机场	正交01