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“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。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。以此,我们求解出在广州高峰时段、常规时段、天河区和番禺区的综合不匹配程度,从而分析得出高峰时段的供求匹配程度优于常规时段,番禺区的供求匹配程度优于天河区。
针对问题二,利用层次分析法判断不同公司的补贴方案是否对“打车难”问题的缓解有帮助。通过综合的评价,选取万人拥有量、满载率、里程利用率、等车时间,和乘车价格五个指标建立模型,得到滴滴打车、快的打车两个公司对缓解“打车难”有一定的帮助。
针对问题三,建立一个新的打车软件服务平台,首先应该考虑在缓解“打车难”这个难题基础上,增加其核心竞争力,在初期实施一些大型的优惠补贴政策,吸引客户,从而抢占市场份额。因此,就要设计出自己新的补贴方案,在充分汲取现有打车软件服务平台的优点后,与现有的补贴方案相关数据进行比较,分析原来的补贴数目,做出相应当的调整。并进行试验,从而得出其合理性。
关键词:打车供求匹配层次分析补贴方案
一、问题重述
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。
请你们搜集相关数据,建立数学模型研究如下问题:
(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
由于该问题是一个即时性、开放性、实用性很强的热点问题,所以我们针对某一个城市的实际情况进行研究。收集该城市出租车的相关数据。通过对数据的分析,统计挖掘出相关规律,来支持所建立的数学模型和模型的结论。

问题一要求建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。通过分析,我们可以定义里程利用率和供求比率来作为反映不同时空变化规律的合理性供求关系指标。
利用实际数据,统计计算不同时空下的供求关系指标,对供求关系的时间、空间的分布规律和匹配程度进行具体的分析讨论。
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,通过是这两者相等,得到里程利用率的理想值。针对供求比率这一指标,我们可以依据供求关系将研究区域分为三个部分:供过于求部分、供求相等部分、供不应求部分,利用供给比率的相关定义,求得供求比率。最后
将这两个指标抽象为二维空间的坐标,将里程利用率和供求比率转化为点,通过归一化处理后,计算实际点与平衡点距离。距离越大,则供求匹配度越低,距离越小,则供求匹配程度越高;当距离为零时,达到平衡点,即供求完全匹配。

考虑到这一个需要考虑不同层面的问题,是否缓解不能用单一的指标考虑,也不能仅仅根据现有的数据做纯理论的分析,需要考虑到乘客和司机的共同关心的问题和他们之间存在的矛盾,所以这一题需要收集市民对打车中主要关心的问题。通过这些指标做一个定性的综合考虑是一个比较合理的方案。

建立一个新的打车软件服务平台首先应该考虑在缓解“打车难“这个难题基础上,增加其核心竞争力,在充分汲取现有打车软件服务平台的优点,寻找背后合作伙伴,在初期实施一些大型的优惠补贴政策,吸引客户,并抢占市场份额。这就需要我们设计出自己的补贴方案,与在原来的补贴方案下相关数据进行比较,分析原来的补贴数目,从而做出相应的调整。并进行试验,从而得出其合理性。同时我们要在用户体验这个最重要的环节设计得更加智能化,这样他才能长时间在众多打车软件服务平台中生存。
三、模型假设
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;
假设使用打车软件打车的情况可以估计所有的打车情况;
假设只考虑广州市注册的出租车数量;
假设出租车只有载客状态和空驶状态,不存在停留等候时间。
四、符号说明
符号
意义
载客里程
出租车总保有量
人口总量
人均日出行次数
供求比率
平均出行距离
里程利用率
五、模型一的建立与求解

对于“供求匹配”,我们将其分为三种情况,即:供过于求,供不应求,供求平衡。同时,为了分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度,我们先定义“里程利用率”和“供求比率”这