出租车数学建模问题

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出租车资源配置数学建模

出租车资源配置数学建模

出租车资源配置数学建模

随着城市化进程的不断加速,出租车作为城市交通中一种便捷的交通方式,在城市生活中扮演着极为重要的角色。而如何合理利用城市出租车资源,提高出租车的运行效率,实现资源共享和更好的城市出行,已经成为城市交通管理者和出租车企业共同面临的问题。本文将介绍出租车资源配置数学建模。

数学建模是将现实问题转化为数学问题的一种方法,它通过找到数学模型和函数关系,来解释和预测实际问题。对于出租车资源配置问题来说,数学建模可以从以下方面入手:

一、出租车资源分布情况建模

(1)建立交通流量模型。交通流量是指每秒、每分钟或每小时经过某一道路断面的车辆数量,可以通过车辆计数器、电子眼等技术手段来获取,也可以通过历史交通数据进行统计分析得出。通过建立交通流量模型,可以分析出某一时间段和区域的出租车流量,为制定出租车资源配置方案提供数据支持。

(2)建立出租车空驶率模型。空驶率是指出租车在行驶或寻找客

人的过程中没有载客的比率。通过建立出租车空驶率模型,可以分析

出不同时段和区域的出租车空驶率,找到优化出租车服务质量和经济

效益的路径。

二、城市区域划分模型

城市区域划分是指将城市划分为不同的区域,以便对出租车资源

进行管理和配置。城市区域划分可以采取“网格划分”法、“层次分

析法”、“聚类分析法”等方法来实现。通过建立城市区域划分模型,可以对城市交通分析与管理提供有力支撑。

三、出租车调度模型

出租车调度是指对出租车进行调度安排,以满足不同时间段和区

域的出租车服务需求。出租车调度模型可以采取“最优化调度模型”、“仿真调度模型”等方法来实现。通过建立出租车调度模型,可以分

机场的出租车问题数学建模题目

机场的出租车问题数学建模题目

机场的出租车问题数学建模题目

题目:机场的出租车问题数学建模

问题:

某机场的出租车围绕机场大厅区域进出载客。出租车站点A、B、C、D分别位于大厅的四个角落,乘客入口E位于大厅的

中央位置。出租车按照顺时针方向依次编号为1、2、3、4。

已知:

1. 每辆出租车从出发到达任意一个出租车站点的时间都相等。

2. 每辆出租车从出发到达乘客入口的时间也相等。

3. 乘客倾向于选择距离乘客入口最近的出租车出行。

现在需要建立一个数学模型,来确定出租车站点A、B、C、

D的最佳出租车编号,以最大程度上满足乘客的倾向性选择。

思路:

1. 首先,我们可以画一个平面坐标系,以大厅区域的中心点为原点,确定A、B、C、D四个出租车站点的坐标。

2. 假设出租车在单位时间内可以移动的距离相同,即速度相同。我们可以将每个出租车站点与乘客入口的距离表示为坐标系中的距离。

3. 对于每辆出租车,我们可以计算它到达乘客入口的距离,即求出租车站点到乘客入口的欧几里得距离。然后将这个距离与其他出租车的距离进行比较。

4. 最后,我们选择离乘客入口最近的出租车站点对应的出租车编号作为最佳选择。

数学建模:

设大厅区域中心点的坐标为(0,0)。

站点A的坐标为(x1,y1),站点B的坐标为(x2,y2),站点C的

坐标为(x3,y3),站点D的坐标为(x4,y4)。

乘客入口E的坐标为(xe,ye)。

出租车1的坐标为(x1,y1),出租车2的坐标为(x2,y2),出租车3的坐标为(x3,y3),出租车4的坐标为(x4,y4)。

出租车1到乘客入口的距离:dist1 = sqrt((x1-xe)^2 + (y1-ye)^2) 出租车2到乘客入口的距离:dist2 = sqrt((x2-xe)^2 + (y2-ye)^2) 出租车3到乘客入口的距离:dist3 = sqrt((x3-xe)^2 + (y3-ye)^2) 出租车4到乘客入口的距离:dist4 = sqrt((x4-xe)^2 + (y4-ye)^2)

数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路

数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路

数学建模2019年c题机场出租车问题建模解题思路

数学建模关键是提炼数学模型,所谓提炼数学模型,就是运用科学抽

象法,把复杂的研究对象转化为数学问题,经合理简化后,建立起揭示研

究对象定量的规律性的数学关系式(或方程式)。这既是数学方法中最关键

的一步,也是最困难的一步。提炼数学模型,一般采用以下六个步骤完成:第一步:根据研究对象的特点,确定研究对象属哪类自然事物或自然

现象,从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。即首先确定对象

与应该使用的数学模型的类别归属问题,是属于“必然”类,还是“随机”类;是“突变”类,还是“模糊”类。

第二步:确定几个基本量和基本的科学概念,用以反映研究对象的状态。这需要根据已有的科学理论或假说及实验信息资料的分析确定。例如

在力学系统的研究中,首先确定的摹本物理量是质主(m)、速度(v)、加速

度(α)、时间(t)、位矢(r)等。必须注意确定的基本量不能过多,否则未

知数过多,难以简化成可能数学模型,因此必须诜择出实质性、关键性物

理量才行。

第三步:抓住主要矛盾进行科学抽象。现实研究对象是复杂的,多种

因素混在一起,因此,必须变复杂的研究对象为简单和理想化的研究对象,做到这一点相当困难,关键是分清主次。如何分清主次只能具体问题具体

分析,但也有两条基本原则:一是所建数学模型一定是可能的,至少可给

出近似解;二是近似解的误差不能超过实际问题所允许的误差范围。

第四步:对简化后的基本量进行标定,给出它们的科学内涵。即标明

哪些是常量,哪些是已知量,哪些是待求量,哪些是矢量,哪些是标量,

出租车资源配置数学建模

出租车资源配置数学建模

出租车资源配置数学建模

出租车资源配置是城市交通管理的重要组成部分,也是市民生活中不可缺少的服务。如何高效合理地配置出租车资源,对于缓解交通拥堵、提高出租车服务质量和增加司机收入都具有重要意义。本文将对出租车资源配置问题进行数学建模与分析,以期为实现优质出租车服务、促进城市交通可持续发展提供指导意义。

首先,我们需要确定影响出租车资源配置的因素。出租车资源配置主要受到市场需求、城市道路交通规划、司机收益和乘客出行习惯等多方面因素的影响。因此,通过调查和研究,我们可以得出以下指标:

1. 日均出租车需求量:该指标反映市场需求的大小,是决定资源配置数量的重要因素。

2. 出租车利用率:衡量出租车资源利用程度的指标,反映出租车行业的效益水平。

3. 路径选择效率:路网状况对出租车运营效能的影响指标,需考虑路况、车流量、限行等因素。

4. 司机工作负荷:司机收入和服务效率的关键指标,需要考虑出车率和等待乘客时间等。

基于以上指标,我们可以建立基础模型。首先,根据日均出租车需求量,我们可以确定城市出租车资源总量。因为城市规模和出租车

服务商数量不同,我们可以根据当地实际情况进行合理分配,以确保资源利用率最大化。然后,我们根据出租车需求的高峰时段,确定每个时段的出租车资源需求量,并将之与出租车数量进行比对,再进行调整和分配,以确保出租车利用率最大化。

其次,为了提高路径选择效率,我们需要对城市道路交通规划进行分析和规划。我们通过模拟乘客上下车点,计算出租车到达目的地的最短路径,并结合路况和车流量等因素,确定出租车行驶路线,以减少通行时间。同时,为了应对特殊情况和限行政策,我们可以将路线进行多种组合和调整,以避开交通拥堵和限行区域,确保出租车到达目的地的速度和效率,从而提高出租车行业的效益水平。

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

(原创版)

目录

1.题目背景及要求

2.出租车调度问题的解决方案

3.数学建模在解决实际问题中的应用

4.结论

正文

1.题目背景及要求

2019 年数学建模竞赛的 C 题,题目为“出租车调度问题”。该题目

要求参赛者针对一个城市中的出租车调度问题进行分析,并提出解决方案。具体而言,需要考虑如何在满足乘客需求的同时,使出租车的运营效率最大化,并降低出租车的空载率。

2.出租车调度问题的解决方案

针对出租车调度问题,我们可以从以下几个方面进行分析和求解:

(1) 建立问题模型:根据题目描述,可以将出租车调度问题建立一个车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)模型。在这个模型中,出租车作为车辆,乘客作为需求点,每辆出租车需要在满足乘客需求的同时,选择一条最优路径,使得总运营效率最大。

(2) 求解算法:针对 VRP 模型,可以采用各种算法进行求解,如穷

举法、贪心算法、遗传算法等。在实际应用中,常用的求解方法是遗传算法,因为它可以在较短时间内找到较优解。

(3) 实际应用:将求解出的最优路径应用于实际出租车调度,通过智能调度系统,实时调整出租车的运营路线,从而满足乘客需求,提高出租车的运营效率,降低空载率。

3.数学建模在解决实际问题中的应用

数学建模是一种强有力的工具,能够帮助我们解决实际问题。在本题中,通过建立 VRP 模型,并采用遗传算法求解,我们可以找到一个较优的出租车调度方案。这种方法不仅可以应用于出租车调度,还可以应用于许多其他领域,如物流、生产调度等,充分体现了数学建模在解决实际问题中的广泛应用价值。

数学建模 出租车调价问题

数学建模 出租车调价问题

出租车调价问题

摘要:随着国际燃油价格的不断上涨,国内市场已经进行了多次调价,调价对于本来就经营困难的出租车来说更是雪上加霜。为了化解高油价给出租车业,尤其是出租车司机带来的压力,各个地方政府采取种种措施化解油价上涨给出租车司机带来的减收问题。2006年4月17号上海召开出租车运价油价联动机制听证会,就建立出租车行业运价油价联动机制展开论证并且提出了两个运价油价联动计算公式。本文通过假设和一定的分析而建立一个数学模型以反映上海市的出租车运价与油价联动机制,并经过将大连的实际情况跟上海对比后,对模型做一定的改进以适合大连的情况。本文利用线形规划模拟分析问题,建立模型并且利用LINGO求解。最后从理论与实际的角度出发,提出对模型的改进方法和设想。

关键词:出租车调价线性规划数学模型

一、问题的重述

受国际原油价格持续上涨影响, 经国务院批准,国家发改委通知, 自2006年3月26日起将汽油和柴油出厂价格每吨分别提高300元和200元。辽宁省的汽油和柴油零售基准价每吨分别提高250元和150元。大连市93号汽油每升上调0.21元,调价后为每升4.47元。

国家发改委提高成品油价格的消息发布后,一些地方迅速做出反应。在油价走高的背景下,全国出租车价格涨声一片。国家发改委要求各地建立出租车运价与油价的联动机制,今后按照联动机制调整运价。目前北京、上海已经建立了出租车运价与油价的联动机制。

以上海市为例,在2006年4月17日召开的出租车运价油价联动机制听证会上公布了两个公式,运价油价联动机制今后将通过两个公式来操作。

机场的出租车问题数学建模题目

机场的出租车问题数学建模题目

机场的出租车问题数学建模题目机场出租车问题是指在机场附近出租车的数量有限,而需求却很大,导致乘客等待时间过长的问题。为了解决这个问题,我们可以通

过数学建模来优化出租车的分配和调度,使得乘客的等待时间最小化。

首先,我们需要确定机场出租车的数量和位置。假设机场周围有n 辆出租车,我们可以将它们的位置表示为(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)。这些位置可以通过GPS系统获取,我们可以将其转换为平

面上的坐标,方便后续的计算。

其次,我们需要确定乘客的需求分布。假设在机场附近有m个乘

客需要出租车,我们可以将他们的位置表示为(x1', y1'), (x2',

y2'), ..., (xm', ym')。乘客的需求分布可能受到时间、天气等因素

的影响,我们可以通过历史数据和统计分析来确定乘客的出现概率和

位置分布。

接着,我们需要确定出租车的调度规则。一般来说,我们希望出

租车能够以最短的时间到达乘客的位置,并且尽量减少乘客的等待时

间。为了实现这一目标,我们可以采用最短路径算法来确定每辆出租

车的调度顺序和路径规划,以便最大程度地满足乘客的需求。

另外,我们还可以考虑出租车的容量和载客规则。为了提高出租

车的利用率,我们可以考虑将多个乘客的需求合并,让一辆出租车同

时满足多位乘客的需求。这就涉及到了乘客需求的匹配问题,我们可

以通过数学建模和算法设计来实现这一目标。

在实际应用中,我们还需要考虑一些约束条件。比如,每辆出租

车的最大载客量、路况和交通限制、乘客等待时间的最大限制等。这

些约束条件可以通过线性规划或整数规划来描述,并且我们可以通过

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

摘要:

1.题目背景及要求

2.出租车调度问题的解决方案

3.数学建模在解决实际问题中的应用

4.结论

正文:

1.题目背景及要求

2019 年数学建模竞赛的C 题,要求参赛者针对出租车调度问题进行分析和求解。具体来说,就是要在给定的时间内,合理地调度出租车,使得乘客的等待时间最短,出租车的运营效率最高。这是一个典型的运筹学问题,需要运用数学建模的方法进行分析。

2.出租车调度问题的解决方案

为了解决这个问题,我们可以采用以下步骤:

(1)建立数学模型:我们可以将出租车和乘客的等待时间用一个线性规划模型来表示。具体来说,我们可以设出租车的数量为x,每个出租车接到的乘客数量为c,乘客等待时间为d。目标是最小化乘客的平均等待时间,即min ∑(d)。

(2)求解模型:根据上述模型,我们可以列出如下的目标函数和约束条件:

目标函数:min ∑(d)

约束条件:

1) 乘客数量= 出租车数量× 每个出租车接到的乘客数量,即∑(c) = x

2) 总等待时间= 每个乘客等待时间× 乘客数量,即∑(d) = ∑(c)

3) 每个出租车接到的乘客数量不能超过最大乘客数量,即c ≤ max_c

然后,我们可以通过求解这个线性规划问题,得到最优的出租车数量和每个出租车接到的乘客数量,从而实现乘客等待时间的最小化。

3.数学建模在解决实际问题中的应用

这个例子充分展示了数学建模在解决实际问题中的应用。在这个过程中,我们首先通过观察问题,提炼出关键的信息,然后建立数学模型,最后通过求解模型,得到问题的解决方案。这个过程不仅锻炼了我们的逻辑思维能力,也提高了我们运用数学知识解决实际问题的能力。

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

摘要:

1.题目背景及要求

2.出租车调度问题的解决方案

3.数学建模在出租车调度中的应用

4.结论

正文:

1.题目背景及要求

2019 年数学建模竞赛的C 题是关于出租车调度的问题。具体来说,题目描述了一个城市中有多个出租车司机,他们需要根据乘客的叫车请求来决定如何分配车辆。这个问题需要参赛者运用数学建模的方法,为出租车司机提供一个高效的调度策略。

2.出租车调度问题的解决方案

针对这个问题,我们可以采用一种基于遗传算法的解决方案。具体来说,我们可以将每个出租车司机看作是一个个体,每个个体都有一组基因,表示该司机当前的位置和行驶方向。然后,我们可以通过模拟自然选择和基因遗传的过程,逐步优化所有个体的基因组合,从而找到一种最优的调度策略。

3.数学建模在出租车调度中的应用

在这个问题中,数学建模主要体现在以下几个方面:

首先,我们需要建立一个数学模型来描述出租车司机和乘客之间的互动关系。这个模型可以用一个图来表示,其中出租车司机对应图中的节点,乘客的

叫车请求对应图中的边。

其次,我们需要运用一些数学方法(如遗传算法)来求解这个模型。这些方法可以帮助我们在大量的可能解决方案中,找到一种最优的调度策略。

最后,我们还需要运用一些统计学方法来评估我们的调度策略是否有效。例如,我们可以通过计算乘客的平均等待时间来判断我们的策略是否能够提高出租车的使用效率。

4.结论

通过运用数学建模的方法,我们可以为出租车司机提供一个高效的调度策略。这种策略可以帮助他们更好地满足乘客的需求,提高出租车的使用效率。

2021年全国大学生数学建模竞赛B题

2021年全国大学生数学建模竞赛B题

20XX年全国大学生数学建模竞赛B题

“互联XX+”时代的出租车资源配置

一、问题重述

近年来随着国民经济的飞速进展和RM生活水平的极大提高,我国城市居民对出租车的需求量越来越大。为了缓解XX市打车难的问题,打车软件应运而生。乘客只需要安装打车软件的移动端,公布打车信息,出租车通过软件可以查看区域内所有具有打车需求的乘客的打车信息,出租车司机在打车软件上选择乘客,驶向乘客并完成接送服务,这完全区别于传统意义上的出租车的载客方式。XX市的“打车难”问题很大程度上由于出租车司机与乘客之间信息不对称,导致非高峰时期出租车空载率高,燃油费增加;高峰期、恶劣天气下拒载乘客现象频繁发生。打车软件可以使乘客的需求与出租车的供给相对透明。如何合理补贴司机,提高乘客打车成功率,降低司机空驶距离,成为我们关注的热点。本文尝试解决以下几个问题:

问题一:试建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源“供求匹配”程度。

问题二:分析各公司出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助。

问题三:设计一个补贴方案并论证其合理性。

二、问题分析

这是一个评价与规划问题,根据不同时间的出租车需求量、出租车的实载量、出租车被抢车时间、出租车燃油损耗、政府与出租车公司补贴、打车软件补贴、油价等分析计算。与传统出租车运营模式下的工资进行对比,得出打车软件是否对缓解打车难有帮助。由此设计一套更合理补贴的方案,使得出租车获得更大利润。问题的特点在于数据量大分类复杂,可挖掘的数值多,难点在于如何设计合理的方案,使得司机获得最大利润,更好的缓解打车难的问题。

全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据(C)

全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据(C)

2005年全国部分高校研究生数学建模竞赛C题

城市交通管理中的出租车规划

最近几年,出租车经常成为居民、新闻媒体议论的话题。某城市居民普遍反映出租车价格偏高,而另一方面,出租车司机却抱怨劳动强度大,收入相对来说偏低,甚至发生出租车司机罢运的情况,这反映出租车市场管理存在一定问题,整个出租车行业不景气,长此以往将影响社会稳定,值得关注。

我国城市在未来一段时间内,规模会不断扩大,人口会不断增长,人民生活水平将不断提高,对出租车的需求也会不断变化。如何配合城市发展的战略目标,最大限度地满足人民群众的出行需要,减少环境污染和资源消耗,协调各阶层的利益关系,是值得深入研究的。(附录中给出了某城市的相关数据)。

(1)考虑以上因素,结合该城市经济发展和自身特点,类比国内外城市情况,

预测该城市居民出行强度和出行总量,同时进一步给出该城市当前与今

后若干年乘坐出租车人口的预测模型。

(2)给出该城市出租车最佳数量预测模型。

(3)按油价调价前后(3.87元/升与4.30元/升),分别讨论是否存在能够使

得市民与出租车司机双方都满意的价格调整方案。若存在,给出最优方

案。

(4)本题给出的数据的采集是否合理,如有不合理之处,请你给出更合理且

实际可行的数据采集方案。

(5)请你们站在市公用事业管理部门的立场上考虑出租车规划问题,并将你

们的研究成果写成一篇短文,向市公用事业管理部门概括介绍你们的方

案。

附录1

1、2004年某城市的城市规模和道路情况如下:

(1)城市现辖6区,2004年城市建成区面积181.77平方公里,人口185.15万。

全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据(C)

全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据(C)

全国数学建模大赛试题——出租车模型及数据(C)

2005 年全国部分高校研究生数学建模竞赛C 题

城市交通管理中的出租车规划

最近几年,出租车经常成为居民、新闻媒体议论的话题。某城市居民普遍反映出租车价格偏高,而另一方面,出租车司机却抱怨劳动强度大,收入相对来说偏低,甚至发生出租车司机罢运的情况,这反映出租车市场管理存在一定问题,整个出租车行业不景气,长此以往将影响社会稳定,值得关注。

我国城市在未来一段时间内,规模会不断扩大,人口会不断增长,人民生活水平将不断提高,对出租车的需求也会不断变化。如何配合城市发展的战略目标,最大限度地满足人民群众的出行需要,减少环境污染和资源消耗,协调各阶层的利益关系,是值得深入研究的。(附录中给出了某城市的相关数据)。

(1)考虑以上因素,结合该城市经济发展和自身特点,类比国内外城市情况,预测该城市居民出行强度和出行总量,同时进一步给出该城市当前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型。

(2)给出该城市出租车最佳数量预测模型。

(3)按油价调价前后(3.87元/升与4.30元/升),分别讨论是否存在能够使得市民与出租车司机双方都满意的价格调整方案。若存在,给出最优方案。

(4)本题给出的数据的采集是否合理,如有不合理之处,请你给出更合理且实际可行的数据采集方案。

(5)请你们站在市公用事业管理部门的立场上考虑出租车规划问题,并将你们的研究成果写成一篇短文,向市公用事业管理部门概括介绍你们的方案。

附录1

1、2004年某城市的城市规模和道路情况如下:

(1)城市现辖6区,2004年城市建成区面积181.77平方公里,人口185.15万。

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c

摘要:

1.题目背景介绍

2.题目分析

3.解决方案设计

4.解决方案实现

5.结果与讨论

6.总结

正文:

1.题目背景介绍

2019 年数学建模C 题出租车问题,主要讲述了一个城市正在考虑对出租车行业进行改革,以提高出租车的使用效率。改革的内容包括出租车的调度方式、乘客的叫车方式等。在这个背景下,题目要求我们针对出租车的调度策略进行研究,以提高出租车的使用效率。

2.题目分析

通过对题目的仔细阅读和分析,我们可以得知这个问题的核心是要解决出租车的调度问题。我们需要通过建立数学模型,找到一种高效的调度策略,使得出租车能够在满足乘客需求的同时,最大限度地提高自身的使用效率。

3.解决方案设计

在设计解决方案时,我们首先需要考虑的是如何对出租车进行调度。一种可能的解决方案是,我们可以通过建立一个中央调度系统,对出租车进行统一调度。这个系统可以根据出租车的位置、乘客的叫车需求等信息,对出租车进

行智能调度。

4.解决方案实现

在实现这个解决方案时,我们需要考虑的是如何构建这个中央调度系统。这需要我们利用先进的信息技术,如大数据分析、人工智能等,对出租车的位置、乘客的叫车需求等信息进行实时处理。同时,我们还需要设计一个有效的调度算法,以保证调度的效率和公平性。

5.结果与讨论

通过实施这个解决方案,我们可以预期的是,出租车的使用效率将会得到显著提高。同时,乘客的满意度也会得到提升,因为他们能够更快地叫到车。然而,这个解决方案也可能会带来一些问题,比如,出租车司机可能会因为调度系统的安排而感到不满。因此,我们需要在实施这个解决方案的同时,也要考虑到各方面的利益,以保证方案的顺利实施。

全国数学建模B题第一问模型:分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程

全国数学建模B题第一问模型:分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程

模型建立

出租车资源的“供求匹配”程度实际就是出租车的合理规模,而合理的规模是由供与需的关系决定的,当供需平衡时显然匹配程度高,供大于求或者供小于求都表示匹配程度低。因此我们从供需平衡理论出发,试图建立描述出租车资源的“供求匹配”程度的模型。然后选取几个具有代表性的城市出租车数据,用我们的模型进行分析,以此模拟全国出租车资源的“供求匹配”程度。

1.1出租车供需平衡关系分析

当需求量与供给量达到一致时,即处于均衡状态,而这个量就称为供需平衡量,也

是一个最佳量。

本文借鉴供需平衡理论的原理,对出租车供需关系进行分析。

出租车供需平衡关系分析模型:出租车流量F是关于出租车服务水平S与出租车出

行总量V的函数,即

F=f(S,V)(1.1)

由出租车客运需求与供给的基本关系可知,当出租车供给量T和乘客出行次

数A均为常数(即令T一几,A一而)时,就有唯一的解S*和V*。由式((1.1)得出一

个确定的出租车流量:F*=f(S*,V*).S*和V*可通过下面的方程组得出:

(1.2)

因此,出租车流量F*实际上是由To和A0决定的。所以可以将F,写成:

(1.3)

图1.1描述了这种关系,在一般情况下,乘客主要关心的是候车时间,候车时间越长,乘客就认为出租车服务水平越差;相反,候车时间越短,就认为其服务水平越高,

因此,出租车服务水平S常用候车时间的倒数又1/t表示。由于候车时间比较直观,所以常用候车时间t代替服务水平S。则式(1.2)中的函数J,D分别改写为:

(1.4)

因为候车时间t和服务水平S是成反比的,所以候车时间t对出行总量V的曲线形状

数学建模A题

数学建模A题

A 题出租车合乘业务系统设计

出租车合乘业务是指路线相同或相近的两位或多位乘客共同乘坐同一辆出租车出行,系统根据合乘人数、乘车时间、实际路线等因素,分别计算出每位乘客的车费(通常低于各自独乘时的车费)。司机收入则为所有乘客支付的车费总和。该业务可以在不增加运营车辆总数的情况下提高运力,有助于缓解打车难,而且能够降低乘客出行成本,同时提高司机收入。因此,相当一部分乘客、司机愿意接受该业务,特别是在打车的高峰时段。某出租车公司拟开展合乘业务。通过调研发现,某城市的合乘业务是以下模式 :

“一口价”模式。利用网上调度系统和手机打车软件,在同意合乘的前提下,乘客通过手机软件提交打车请求(起始位置等信息),系统根据历史数据预估车费,显示为“一口价”,即乘客若接受该报价,则无论实际乘车过程中是否有合乘,均按此一口价结算。该价格一般低于正常的车费。系统针对当前打车需求信息,动态调度合乘路线。该模式对乘客友好,便于控制乘车费用,而且合乘条件低,合乘方案灵活,可以提高合乘比例。

假设某城市的路网为正方形网格,网格边长500 米,道路均可双向行驶。请完成以下任务:

1.现有如下数据:(见附件)

附件 1 是某城市当前的打车乘客的位置,

附件 2 是当前空驰出租车的位置信息。

假设出租车均为4座车,即,除司机外,至多可搭乘3位客人。请根据“一口价”模式,设计合乘方案,使所需出租车数量尽量少,并将你们的合乘方案按附件 3 中指定的格式给出。

2. 请在任务 1 的基础上,考虑乘客的花费和司机的收益,设计与合乘方案相应的合理的车费计算方法。

出租车运价数学建模报告

出租车运价数学建模报告

出租车运价数学建模报告

出租车计费问题数学建模

摘要:数学建模论文

A市出租车起步价10元,3千米后每千米价为1.2元;试问在A市乘坐出租车6(x>3)千米的费用是多少元?如果行驶了x公里,费用又是多少?

关键词:建模、一次函数模型

问题重述:生活中我们经常会遇到外出打出租车计费、打电话计费的问题,如A市出租车起步价10元,3千米后每千米价为1.2元;试问在A市乘坐出租车6(x>3)千米的费用是多少元?如果行驶了x公里,费用又是多少?这样的问题我们应如何解决,能不能利用电脑中的EXCEL来快速计算出费用。

分析:首先,要解决这道题我们必须先找到有关这道题的关键词,再确定建立何种数学模型。

由题意得,该题中有两个变量公里数、总费用,并且费用随着公里数的变化而变化,这是函数的基本特征,所以这道题应用函数解决;我们只要建立了一次函数模型。那么这道题便很容易解决了!

解答及符号说明:

数学计算方法:

总费用=起步价+(总公里数--3)*1.2

P:总费用

a:起步价

s:总公里数

模型建立及求解:

模型:

P=a+(s-3)*1.2

A市出租车起步价10元,3千米后每千米价为1.2元;乘坐出租车6千米的费用是10+(6-3)*1.2=13.6.

模型推广:

出租车计费

起步价总公里数总公里数减3单价总费用

10631.213.6

应用:在生产生活中掌握市场上的变化规律,制定恰当的方案,运用一次函数加以解决,合理安排,这样的吻题就很容易解决。

总结:所以说建模是解决数学问题最常见和最有效的方法。在日常生活中,当我们遇到一些数学问题时,我们应该运用学过的数学知识,建立适当的数学模型,来解决实际问题。

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五、模型建立与求解

5.1问题一模型的建立和求解

5.1.1问题的分析

随着社会的进步和时代的发展,人们对出行的要求也变得越来越高。由于出租车行业对社会的服务逐步体现为供少于求,一种新兴的打车方式正在逐步成为主流。多家公司使用网络工作平台实现了出租车司机和乘客在网络上的沟通,并且对出租车提供了多种补贴方案。现在需要得到不同时间在不同城市的出租车与乘客之间的供求匹配程度。供求匹配程度的关键是供和求,供体现为出租车对乘客的服务普及度主要体现为成功登车率,乘客等待时间,里程利用率和万人拥有量,求体现为乘客对出租车的需求量。从供与求之间选择合适的指标作为对供求匹配程度的做出综合评价。对于空间的选择,由于现在数据采集只能收集一些城市的有关数据,所以我们可以采用将各种拥有出租车服务的地区划分具有方位代表性的一级城市(反映中国一级城市在互联网平台打车方案下的出租车供求匹配程度)。从这些城市中选择代表该区域平均水平的城市,作为需要的评价的空间。对于时间的选择,由于需求量对应不同时间段的变化较明显,我们选择具有代表性的时间段对于需求量的不同时间段可以划分为工作日高峰期和低峰期和节假日。针对这些具有代表性的不同时间和不同地点的乘客在等车时间上的消耗,出租车的里程利用率,车辆的万人拥有量和乘客成功登车率根据综合评价函数对供求匹配程度做出综合评价。综合评价的方式采用灰色关联分析法和自己构造的综合评价函数。

5.1.2模型的准备

(1)指标的标准化:

(1)成本型指标的标准化:采用如下规则标准化:

1i i M x x M m -=

-1,2,,i n =

其中{}{}min ,max i i m x M x ==,1i x 为i x 的标准化指标。

(2)效益型指标的标准化:对于乘客的成功登车率和出租车的里程利用率,它们的值越大对供求匹配贡献也越大,所以它们属于效益型指标,并采用如下规则标准化:

1i i x m x M m -=

-1,2,,i n =

其中{}{}min ,max i i m x M x ==,1i x 为i x 的标准化指标。

(3)中间型指标的标准化:每万人对应的车辆如果过少则乘客需求会大于出租车的供给,过多则供给会大于需求,所以每万人对应的车辆拥有量会对

应一个最佳平衡点,使用供需平衡达到最佳。乘客的等待时间如果过短,那么说明在这个阶段空载的出租车辆较多,乘客较易打到车,情况为供过于求,等待时间过长,则说明此时车辆的满载率较高以至于供小于求,空车数量较少,乘客需等待一段较长的时间才能打到车。所以等待时间有一个最佳值,反应最佳供需平衡点。综上,车辆的万人拥有量和乘客的等待时间均为中间型指标,对于乘客的等待时间,采用如下规则标准化:

1

i i i i x x x x -=1,2,,i n = 其中{}{}1(),min ,max 2

i i i x M m m x M x =-==,1i x 为i x 的标准化指标。

根据城市的级别不同对应的最佳万人拥有量也不同,对于一、二、三线城市我们用如下的标准化:

其中{}{}1(),min ,max 2

i i i x M m m x M x =-==,1i x 为i x 的标准化指标。

5.1.3模型的建立与求解

我们以乘客在节假日,工作日的上下班高峰期为研究对象根据对有关资料的收集,且以不同城市为样本。对不同时间,不同地区的乘车匹配度做出综合评价,评分越高供求匹配程度越好。

采用灰色关联分析法进行综合评价

1、基于灰色关联分析法的各个时间段对不同城市的评价模型:

模型的假设:所有的指标的重要性是一样的。

(1) 确定评价对象和评价指标:评价对象是、、、和等5个城市,评价指标

有4个:乘客的成功登车率、出租车的万人拥有量、出租车的里程利用率和乘客的等待时间。规定参考数列为{}00()1,2,3,4x x k k ==,比较数列为{}()1,2,3,4,1,2,,i i x x k k i n ===

(2) 权重w 的处理原则是超标倍数越多权重越大,因此,

11111223344212112233443131122334441411223344////////////////////X k w X k X k X k X k X k w X k X k X k X k X k w X k X k X k X k X k w X k X k X k X k =

+++=

+++=

+++=

+++ 其中51

,1,2,3,4i ij j k k i ===∑,这里的ij k 是4个主要指标的标准限值。

1234(,,,)X X X X X =为某个时间在某个城市统计得到的数据。

(3) 计算灰色关联系数:

0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()x s s t s t i i s s t

x t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ-+-=-+- 为比较比较数列i x 在参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数,其中[]0,1ρ∈为分辨系数。其中,称0min min ()()x s t x t x t -,0max max ()()s s t

x t x t -分别为两级最小差和最大差

(4) 计算灰色加权关联度:1()n

i k i k r w k ξ==∑

k w 为第k 个评价指标对应的权重。

(5) 评价分析,根据灰色加权关联度的大小,对各评价对象进行排序,关

联度越大,评价结果越好。

评价结果如下:

2、基于Borda 计数法的计分评价模型:

(1)综合时间段对不同地区的总体评分

根据以上建立的灰色关联分析法模型对节假日,高峰期和低峰期三个特殊时间段的6个主要城市的打车的供求匹配程度进行评价,考虑要综合这三个特殊时间段的评价效果,并再进行综合评价,采用Borda 计数法,根据不同城市在不同时间段的出租车供求匹配程度的排序进行评分,并计算出3次评分后的总分,总分越大匹配程度越高,则第i 个地区(被评价对象)i S 的Borda 数为:

31()()(1,2,6)

i j i j B s B S i ===∑,

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