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互联网+时代出租车资源配置.pdf


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1 “互联网+”时代的出租车资源配置摘要“互联网+”时代实现了乘客与出租车司机之间的信息互通。本文通过建立合理的数学模型,对出租车资源配置问题进行了分析。针对问题一,通过确立里程利用率和供求比率两个指标,我们建立了供求匹配模型。从供给角度和需求角度出发,求得里程利用率和供求比率的理想值。将这两个指标抽象为二维空间中的坐标,通过实际点与平衡点之间的距离来判断综合不匹配程度。运用此模型,我们求解出高峰时段、常规时段、市区和郊区的综合不匹配程度分别为: , , , ,从而分析得出高峰时段的供求匹配程度优于常规时段,郊区的供求匹配程度优于市区。针对问题二,我们以滴滴和快的打车公司为例,分别计算出各公司对乘客和司机的补贴金额,通过确定意愿半径和打车软件使用人数比例这两个指标,建立了缓解程度判断模型。接着,我们对未使用打车软件及使用打车软件两种情况进行了对比分析,分别得出两种情况下的人均出租车占有率,以此判断补贴方案对于“打车难”的缓解程度。最终求得各公司缓解率的分布范围为-~ ,说明各公司出租车的补贴方案对缓解“打车难”有一定帮助,但效果不大。针对问题三,我们综合考虑了空间和时间因素,将城市划分为若干区域,制定了分区域动态实时补贴方案。以各区域内的乘客数与出租车数之比为基准,以总量一定为原则,实时确定了各个区域的补偿金额。然后以西安市为例,我们将城市划分为 9 个区域,以 9月 11 日各时段的出租车与乘客数据为基础,得出分区域动态实时补贴方案,结果显示补偿金额在 2~10 元之间,高峰时段补贴金额要高于常规时段,人多车少区域的补贴金额要高于人少车多区域。继而通过计算机仿真,我们计算得出城市出租车的供求匹配度提高了 % ,验证了方案的合理性。综上所述,本文通过建立供求匹配模型,缓解程度判断模型,对出租车资源的供求匹配程度和补贴方案进行了分析,并设计了分区域动态实时补贴方案,这对于今后的实际生产和应用具有重要的参考价值。关键词:出租车资源配置供求匹配模型缓解程度判断模型分区域动态实时补贴方案 2 一、问题重述 背景资料与条件出租车是市民出行的重要交通工具之一,“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+”时代的到来,有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台,实现了乘客与出租车司机之间的信息互通,同时推出了多种出租车的补贴方案。 需要解决的问题(1)试建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。(2)分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助。(3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台,你们将设计什么样的补贴方案,并论证其合理性。二、问题分析 问题一的分析问题一要求建立合理的指标以分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度, 我们可以选取里程利用率和供求比率两个指标。针对里程利用率这一指标,可以从供给角度和需求角度分别测量出租车的载客里程,使二者相等,从而得到里程利用率的理想值?K 。针对供求比率这一指标,我们可依据供求关系将区域分为三个部分:供大于求部分,供等于求部分, 供小于求部分,利用供给比率的相关定义,求得供求比率的理想值??。将两个指标抽象为二维空间的坐标,将里程利用率 K 和供求比率?转化为点???,KQ , 通过归一化处理后,计算实际点与平衡点距离。距离越大,供求匹配度越低;距离越小,供求匹配度越高;距离为零,此时达到平衡点,供求完全匹配。 问题二的分析问题二要求分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助,我们首先描绘出滴滴和快的两个公司在不同时间补贴方案的图,以滴滴打车为例, 计算出公司对乘客的补贴金额 1m 和对司机的补贴金额 2m ,通过意愿半径 R 和软件使用人数比例?这两个指标,分别对未使用补贴方案及使用补贴方案两种情况进行分析对比,可以得出这两种情况下的人均车辆占有率 21,aa ,令??%100 112???aaaw ,求出使用补贴方案后对于补贴方案前的车辆占有率的相对提高量,以此来判断补贴方案对于打车难的缓解程度。 3 问题三的分析问题三要求我们设计补贴方案并论证合理性,我们可以从乘客和司机两个方面实施补贴方案。针对乘客方面,可以采用积分奖励,红包抽取等激励补贴政策;针对司机方面,我们将地区划分为九个部分,利用每辆车的车单数与所获补贴之间的比例关系列出等式,从时间和空间两个角度对模型进行求解,从而得出结果,并验证合理性。三、模型假设(1)假设司机和等车乘客按二维正态分布存在于在一个城市中。(2)假设使用打车软件打车的情况可以估计所有的打车情况。(3)假设乘客和出租车司机会因补贴政策的驱使而倾向于使用打车软件。四、符号说明符号说明 l 载客里程 N 出

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