出租车建模

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数学建模中的汽车租赁调度

数学建模中的汽车租赁调度在现代社会中，汽车租赁服务得到了广泛应用。

随着人们对出行方式的多样化需求，汽车租赁业务不断发展。

然而，如何进行高效的汽车租赁调度，最大程度地满足用户需求，并优化企业经营成为了一个重要的课题。

数学建模为解决这一问题提供了理论基础和实践依据。

一、问题背景假设有一家汽车租赁公司，拥有一定数量的汽车和分布于城市各地的租车站点。

用户可以通过手机、网站等方式预订汽车并在指定租车站点取车。

汽车租赁公司需要根据用户需求进行汽车的调度和分配，以保证用户的租车需求得到及时满足，并合理安排汽车的分布，优化公司的利润。

二、问题建模为了解决汽车租赁调度问题，我们可以利用数学建模的方法。

首先，需要明确一些假设和定义：1. 确定服务范围：确定租车服务的城市范围和租车站点的位置分布。

2. 确定需求预测模型：根据历史数据和市场研究，建立合理的汽车租赁需求预测模型，预测不同时间段、不同地点的租车需求量。

3. 建立调度模型：建立汽车调度模型，考虑用户租车的时间、地点和租赁时长等因素，以及汽车的运营成本、剩余电量等因素，确定最优的汽车分配方案。

4. 优化方案求解：利用优化算法求解调度模型，得出最优的汽车分配方案，并生成调度计划。

三、建模方法在汽车租赁调度问题中，我们可以借鉴运输问题中的调度与路径规划方法，如VRP（Vehicle Routing Problem）和TSP（Traveling Salesman Problem）等。

具体步骤如下：1. 数据收集与处理：采集租车站点的地理位置信息、历史租车记录、租车需求预测模型所需的数据等，并进行数据的预处理和分析。

2. 建立数学模型：根据问题的要求和假设，建立合理的数学模型，包括目标函数和约束条件等。

3. 求解最优解：利用优化算法求解建立的数学模型，如遗传算法、模拟退火算法等，得出最优的汽车分配方案。

4. 评估与优化：对求解结果进行评估和优化，根据实际情况修正模型参数和算法，提高调度效果和计算效率。

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，可以分析出不同时间段和区域的出租车需求量，优化出租车服务质量和经济效益。

四、出租车双向顺路载客模型出租车双向顺路载客是指在出租车行驶的过程中，在满足原有客人需求的同时，将新的客人路线安排在原有路线的顺路位置上，即在出租车行驶的过程中尽可能地提高载客率。

通过建立出租车双向顺路载客模型，可以在优化出租车服务质量的同时，降低出租车的空驶率，提高出租车运行效率。

出租车数学建模问题

五、模型建立与求解5、1问题一模型得建立与求解５、1、１问题得分析随着社会得进步与时代得发展,人们对出行得要求也变得越来越高.由于出租车行业对社会得服务逐步体现为供少于求,一种新兴得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与乘客在网络上得沟通，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得出租车与乘客之间得供求匹配程度.供求匹配程度得关键就是供与求,供体现为出租车对乘客得服务普及度主要体现为成功登车率，乘客等待时间,里程利用率与万人拥有量,求体现为乘客对出租车得需求量.从供与求之间选择合适得指标作为对供求匹配程度得做出综合评价。

对于空间得选择，由于现在数据采集只能收集一些城市得有关数据，所以我们可以采用将各种拥有出租车服务得地区划分具有方位代表性得一级城市（反映中国一级城市在互联网平台打车方案下得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得城市,作为需要得评价得空间。

对于时间得选择，由于需求量对应不同时间段得变化较明显,我们选择具有代表性得时间段对于需求量得不同时间段可以划分为工作日高峰期与低峰期与节假日。

针对这些具有代表性得不同时间与不同地点得乘客在等车时间上得消耗,出租车得里程利用率,车辆得万人拥有量与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。

综合评价得方式采用灰色关联分析法与自己构造得综合评价函数。

5、1、2模型得准备(1)指标得标准化:（1)成本型指标得标准化：采用如下规则标准化:其中,为得标准化指标.（2)效益型指标得标准化:对于乘客得成功登车率与出租车得里程利用率，它们得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:其中,为得标准化指标。

(3）中间型指标得标准化:每万人对应得车辆如果过少则乘客需求会大于出租车得供给,过多则供给会大于需求，所以每万人对应得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。

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)最佳选择的出租车编号为min(dist1, dist2, dist3, dist4)注意：这个模型只是一个基本的建模思路，实际情况可能更加复杂，需要根据具体场景进行调整和完善。

汽车租赁系统UML建模与设计

汽车租赁系统UML建模与设计
1.用例图
用例图描述了系统与外界的交互，包括系统的功能和角色之间的关系。

汽车租赁系统的用例图如下所示：
用例图中有以下几个基本的元素：
-租赁汽车：用户通过系统租赁汽车。

-归还汽车：用户通过系统归还租赁的汽车。

-注册用户：用户通过系统注册成为用户。

-登录：用户通过系统登录。

-管理员登录：管理员通过系统登录。

-管理车辆信息：管理员通过系统管理车辆信息。

2.类图
类图描述了系统中的类及其之间的关系。

汽车租赁系统的类图如下所示：
类图中有以下几个基本的元素：
-用户：表示系统中的用户，包括注册、登录等功能。

-管理员：表示系统中的管理员，具有管理车辆信息的功能。

-车辆：表示系统中的车辆，包括车辆的基本信息和状态。

-租赁记录：表示用户租赁车辆的记录，包括租车时间、归还时间等信息。

3.时序图
时序图描述了系统中的对象之间的交互过程。

汽车租赁系统的租赁汽车时序图如下所示：
时序图中有以下几个基本的元素：
-用户：表示系统中的用户。

-系统：表示汽车租赁系统。

-车辆管理系统：表示对车辆状态进行管理的系统。

时序图描述了用户租赁汽车的整个过程，包括用户登录、选择车辆、生成租赁记录等。

通过以上的UML建模与设计，我们可以清晰地了解汽车租赁系统的功能和结构，为系统的开发和实现提供了指导。

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。

最后，为了降低司机工作负荷，我们可以通过计算司机出车率、乘客等待时间等指标，确定不同时段的服务区域和出车数量，以确保司机收入与服务效率最优化。

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。

4.结论总之，2019 年数学建模 C 题“出租车调度问题”通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，为解决实际中的出租车调度问题提供了一种有效方法。

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，并且我们可以通过求解优化问题来获得最优的出租车调度方案。

除了以上提到的问题，我们还可以考虑一些扩展问题。

比如，机场出租车的调度问题可能会受到节假日或活动等因素的影响，我们可以通过实时数据和预测分析来进行调整；另外，我们还可以考虑解决出租车的分配问题，比如在机场附近的不同区域分别安排不同数量的出租车，以适应不同区域的需求特点。

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) = x2) 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。

4.结论总的来说，2019 年数学建模竞赛的C 题，不仅考察了我们的数学知识，也考察了我们解决实际问题的能力。

“互联网+”时代的出租车资源配置--数学建模

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文围绕互联网时代出租车资源配置问题，对不同时空出租车资源供需平衡程度、打车公司补贴措施对打车难的影响、设计新补贴方案等问题分别建立了模型，并对结果进行了详细的分析。

针对问题一，首先分析了不同时段出租车空驶过程次数和空驶等候时间统计数据，建立出租车空驶模型，计算出不同时间段的空驶率，并给予建议：在早高峰期应当适当增加出租车的数量。

然后又研究了城市出租车网络的运营特性与载客和空载阶段的出租车路径选择行为特征，分析了固定需求条件下出租车运营网络的供需平衡关系，建立了城市出租车网络供求匹配平衡模型，以客观地反映驾驶员的搜客行为规律，并针对模型结构特征设计了模型求解的迭代求解算法。

最后通过简单的算例分析，证实了算法的有效性。

针对问题二，建立顾客满意度模型，分析了影响顾客满意度的几个主要因素，首先介绍了出租车司机占比和顾客占比的变化规律，重点讨论了司机积极度对满意度的影响，并根据现阶段各打车公司的补贴措施分析了计算结果，并得出结论：各公司的补贴措施对打车难确实有帮助。

针对问题三，在第二问的基础上建立优化模型，同时控制出租车空载率保持恒定，并利用MATLAB编程，得到最佳的补贴方案。

然后对模型检验，论证了模型的合理性。

最后，对模型进行了评价，分析了模型的优缺点，并针对解决打车难问题给出了合理的建议。

关键词：空驶率供求匹配平衡迭代算法满意度一、问题重述1.1问题背景随着经济的快速发展，人们对出行的要求也变得越来越高，出租车是逐渐成为出行的必备工具，然而“打车难”却发展成为一个社会的热点问题。

伴随着“互联网+”时代的到来，许多家公司以移动互联网为基础建立了打车软件服务平台，方便了乘客与出租车司机之间的信息互动，为了使人们更多的使用打车软件，打车公司同时推出了多种出租车的补贴方案。

1.2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，将设计什么样的补贴方案，并说明其合理性。

2019数学建模c题出租车c

2019数学建模c题出租车c
对于这个出租车问题，我们可以使用数学建模来解决。

以下是一个可能的建模过程：
1. 定义问题：我们需要找到最优的出租车调度方案，使得所有乘客的需求都能得到满足，并且最小化出租车的总行驶里程。

2. 建立数学模型：设想我们有n辆出租车和m个乘客。

我们需要确定每个乘客的出发地和目的地，以及每辆出租车的行驶路线。

我们可以将每个乘客的起始点和目的地表示为坐标点(x1, y1)和(x2, y2)，每辆出租车的位置也可以表示为坐标点(x, y)。

3. 求解过程：我们可以使用最优化算法来找到最佳的出租车调度方案。

一种常用的方法是线性规划。

我们可以将出租车的总行驶里程作为目标函数，并设置一些约束条件。

例如，每个乘客只能被一辆出租车接送，出租车的行驶里程不能超过一定的限制等等。

4. 实施方案：根据求解结果，我们可以获得每个乘客的出租车选择和行驶路径。

然后，我们可以将乘客指派给出租车，并通知出租车司机按照指定路径行驶。

5. 评估结果：我们可以通过比较实际行驶里程和最优解计算得到的行驶里程，来评估方案的效果。

如果实际行驶里程较接近最优解，说明我们的模型和算法是有效的。

总之，数学建模可以帮助我们解决出租车调度问题，优化出租车的行驶路径，提高运输效率。

当然，具体的建模过程还需要根据实际情况进行调整和扩展。

数学建模汽车租赁问题

数学建模汽车租赁问题在如今的社会中，汽车租赁服务已经成为了越来越受欢迎的选择。

然而，在汽车租赁公司的运营过程中，如何合理地分配汽车资源以满足用户需求并提高运营效益成为了一项重要的问题。

在本文中，我们将运用数学建模的方法来探讨汽车租赁问题，以期得到最佳的汽车分配方案。

1. 问题描述我们假设有一家汽车租赁公司，该公司拥有不同型号和品牌的汽车，以满足不同用户的需求。

公司面临着以下问题：（1）如何根据用户需求高效地分配汽车资源？（2）如何合理安排汽车的调度和维修？（3）如何确定合适的租金策略以满足公司运营需求？2. 模型建立为了解决上述问题，我们可以建立以下数学模型：（1）需求预测模型：分析历史数据，通过时间序列分析或机器学习算法预测用户的汽车租赁需求。

将预测结果应用于汽车资源的分配，以避免资源浪费和不足的问题。

（2）运输调度模型：基于实时数据和优化算法，建立汽车调度模型，合理安排汽车的运输路径和时间，以提高运输效率和降低成本。

（3）维修决策模型：分析汽车日常维修和保养的历史数据，建立维修决策模型，包括维修周期、维修数量和维修质量等方面，以确保汽车的正常运行和延长使用寿命。

（4）租金策略模型：结合市场需求和竞争对手定价策略，建立租金策略模型，以确定合适的租金水平，同时考虑用户的支付能力和公司的利润目标。

3. 数据获取与分析为了建立有效的模型，我们需要收集并分析大量的数据，包括但不限于以下方面：（1）用户需求数据：通过调查问卷、网站访问记录等方式，获取用户对不同品牌和型号汽车的需求数据。

（2）租赁历史数据：统计汽车租赁的历史数据，包括租赁时长、租赁地点、租车用途等信息，以便进行需求预测和调度规划。

（3）汽车维修和保养数据：记录汽车的维修和保养历史，包括维修周期、维修费用、维修质量等信息，用于建立维修决策模型。

（4）竞争对手数据：调研竞争对手的租金策略、汽车品牌和型号等信息，以便制定适当的租金策略模型。

4. 模型求解基于收集的数据，我们可以利用数学优化算法和模拟仿真等方法求解建立的模型，得到最优的汽车分配方案和租金策略。

汽车租赁系统UML建模分析

目录1.系统概述 (1)2.系统UML建模分析 (2)2.1系统用例图 (2)2.1.1系统的参与者 (2)2.1.2系统主要用例图 (2)2.2 系统类图 (7)2.2.1参与者相关的类 (7)2.2.2系统中用到其他类 (9)2.2.3各类之间的关系 (11)2.3 系统时序图 (12)2.3.1归还汽车时序图 (12)2.3.2出租汽车时序图 (13)2.3.3增加汽车时序图 (13)2.3.4删除汽车时序图 (14)2.3.5增加客户时序图 (14)2.3.6汽车信息管理时序图 (14)2.3.7汽车预定时序图 (15)1.系统概述随着汽车工业的发展和汽车的普及，汽车租赁成为近年来兴起的一个新行业。

使用汽车租赁管理系统可以规范企业的管理和经营行为，减少企业的经营成本，提高工作效率。

功能需求：1.客户可以通过不同的方式（包括电话、前台、网上）预定车辆；2.能够保存客户的预定申请单；3.能够保存客户的历史记录；4.工作人员可以处理客户申请；5.技术人员可以保存对车辆检修的结果。

2.系统UML 建模分析2.1系统用例图2.1.1系统的参与者系统主要参与者包括：（1）顾客（2）普通工人（3）技术工人2.1.2系统主要用例图【用例图说明】保存历史记录保存车辆检修记录2.2 系统类图汽车租赁系统的数据类中共有七个：车辆、订单、车辆检修记录、历史纪录、顾客、普通工人、技术人员、管理人员、租赁记录。

2.2.1参与者相关的类【类图说明】1.技术人员属性：姓名：技术人员的姓名性别：技术人的性别技能等级：技术人员的技能等级网站登录号：技术人员的汽车租用系统的网让登录号操作：车辆检测：技术人员对车辆进行使用前后的检测提供车辆检修报告：技术人员对车辆检修结果生成一个报告2.管理人员属性：姓名：管理人员的姓名性别：管理人员的性别职位：管理人员在公司的职位主管业务：管理人员在公司的主管业务网站登录号：管理人员的汽车租用系统的网让登录号操作：处理电话预订：管理人员对顾客的电话预订进行处理处理网上预订：管理人员对网上顾客的预订进行处理处理前台预订：管理人员到公司的顾客的预订进行处理处理客户申请：管理人员对客户的申请时行审核后，决定是接受还是拒绝客户申请员工工资发放：管理人员发放员工的工资将车辆信息提交给技术人员：同意客户的申请后及客户归还车辆后，将车辆提交给技术人员进行检测维护更新订单：根据车辆的状况及车辆租用情况，及时在网站上进行更新3.顾客属性：姓名：顾客姓名顾客号：系统分配给顾客的唯一的编号身份证号：顾客身份证号登录密码：顾客登录网站密码邮箱：用户注册邮箱手机号：顾客手机号注册日期：顾客注册日期方法：登录：顾客登录租赁系统预订：顾客进行预定，返回是否成功提车：顾客提车还车：顾客还车4.普通工人属性：姓名：工人姓名工号：工人工号入企时间：工作合同签订时间合同有效期：工人合同有效期职工薪酬：工人薪酬数方法：修理汽车：工人修理受损汽车2.2.2系统中用到其他类【类图说明】1.车辆属性：车辆型号车号车辆健康状况：即车辆各部分的性能，及保养维护状况。

数学建模汽车租赁问题

数学建模汽车租赁问题随着城市交通的发展和人们生活水平的提高，汽车租赁业务也逐渐兴起。

汽车租赁公司为个人和企业提供短期或长期租赁服务，给用户提供了更方便、灵活和经济的出行方式。

但是，如何合理安排租车方案，以最大程度地满足用户需求，同时又能使汽车租赁公司的利益最大化，是一个复杂的数学建模问题。

本文将探讨数学建模在汽车租赁问题中的应用。

首先，对于汽车租赁问题来说，主要涉及到两个关键因素：用户需求和汽车数量。

用户需求是指在一定时间内，用户对租车的需求量；汽车数量是指汽车租赁公司可提供的汽车数量。

为了使建模更具体，我们可以将时间分为若干时间段，每个时间段内的用户需求是一个已知的数值。

将用户需求和汽车数量通过数学表达式进行描述，建立数学模型成为解决问题的关键。

其次，在建立数学模型时，需要考虑到用户的租车时长。

用户可以根据个人需求选择租车的时间长度，汽车租赁公司通常会提供一天、一周或一个月的不同租赁方案。

因此，在数学建模中，我们需要根据用户的租车时长来确定租车费用，以便在最大程度满足用户需求的同时，实现汽车租赁公司的利益最大化。

另外，为了提高租车服务的质量，汽车租赁公司通常会对汽车进行维护和保养。

在数学模型中，我们可以引入维护和保养成本，以考虑到这一因素。

维护和保养成本可以通过每次租车的费用中加入一个折旧费用来体现。

通过适当调整租车费用，可以使得租车公司在满足用户需求的同时，合理分摊维护和保养成本，进而实现公司的利益最大化。

此外，汽车租赁公司还可以通过灵活制定不同类型的车辆租赁费用来满足不同用户的需求。

例如，对于高端汽车的租赁费用可以相对较高，而对于经济型汽车的租赁费用可以相对较低。

通过灵活制定不同类型的车辆租赁费用，可以吸引更多的用户选择租赁公司的服务，并进一步实现公司的利益最大化。

最后，在数学建模中，我们还可以考虑一些其他因素，如季节性需求的变化、市场竞争等。

通过分析这些因素对租车需求的影响，可以在制定租车方案时进行合理的调整，以更好地满足用户需求。

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11、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。

（2）道路总长度998公里，道路铺装面积928万平方米，道路广场面积1371.45万平方米，道路网密度7.71公里/平方公里，人均道路长度0.7米，人均道路面积6.16平方米。

（3）城市总体规划人口城市总体规划人口规模（单位：万人）通过对出行特征的分析，把出行特征相近的人口划归为一类，常住人口和暂住人口称为第一类人口，短期及当日进出人口称为第二类人口。

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。

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。

6.总结总的来说，2019 年数学建模C 题出租车问题，主要考察了我们对实际问题的分析和解决能力。

通过对题目的仔细分析，我们可以找到问题的关键所在，然后通过设计一个有效的解决方案，来解决这个问题。

出租车建模报告

出租车建模报告如今，出租车已经是城市中最重要的交通工具之一，在本题目中，你需要建立一个数学模型，来估算一个城市中需要多少出租车。

(1)一个城市中所需出租车的数量，与这个城市的大小、人口多少、繁华程度、交通条件等等因素有着很大的关系，你的模型必须能够反映出这些因素对出租车数量的影响;(2)影响出租车数量的另外一个因素，是乘坐出租车的价钱，请你为出租车公司设计出一种合理的收费方案，从而使出租车公司的利益达到最大;(3)出租车司机的权益，是近来备受社会各界关注的一个问题，请你为政府以及相关部门提出一些建议，说明如何通过调整城市出租车数量和收费政策来保租车司机的合法权益。

客运出租车业是一个服务要求高、涉及面广、群众参与性强的行业。

特别是近几年，出租车已经成为了我国大中型城市内旅客运输的主要途径。

所以对于地方政府而言，一个城市所需要的出租车的数量的确定直接关系这个城市的人流物流是否畅通，也直接关系这个行业的利润，以及出租车司机的利益和权益等相关问题。

所以根据一个城市的各方面的因素来决定一个城市的出租车的数量有着重要的应用价值。

全国2000多个县市，都有出租车，一般的地区级城市，出租车的平均数量300-500辆，省会城市平均1-5万辆，例如:南京市出租车1.5万辆，北京市出租车6.3万辆，上海出租车4.7万辆，广州市出租车1.6万辆，西安市出租车1.2万辆。

这些数字，都是通过实地调查和在报纸网上的查询，有的是电话通过各地客运办及车管所得到的。

全国共有出租车约为近百万辆。

在我们的模型中，为了考虑较为一般的情况，我们暂不讨论像北京这样的国际化大都市，而讨论像南京、合肥这样的省会城市是较为实际的。

所以我们可以假设城市有出租车在10000辆左右。

数学建模_滴滴打车模型分析

2014-2015学年第一学期数学建模〔公选课〕学院物理与光电工程学院专业电子科学与技术班级卓越工程师二班序号222组号57学号3113008634邓航联系：指导教师徐圣兵2014年10月30日后打车时代终究能走多远--基于数学分析的打车软件盈利模式的评估体系1．摘要打车软件作为新兴的交易平台，增加了交易时机。

且与街头扬招方式相比，打车软件优势也很明显，它可以让出租车司机迅速找到它的客户。

出租车正在寻找客人而“空跑〞。

打车软件的出现那么改变了这种信息不对称，大大降低了司机的“空载率〞，减少了司机和乘客之间的交易本钱——司机扫街和乘客扫街的时间本钱。

其次，改变了支付方式。

传统现金交易有两个弊病，一是平安性。

另外，大量现金交易增加了司机的交易本钱：时不时收到假钞，蒙受经济损失；每周几次到银行存钱也增加了时间本钱。

这些优势就使得打车软件极具有盈利的可能，只有软件找到用户并增强对他们的粘性，就有许多渠道来针对他们来盈利。

随着近两年打车软件的兴起，从原先40多款打车软件的百花齐放演变成现在的嘀嘀、快的双雄争霸，市场竞争也趋于白热化。

2014年伊始，嘀嘀打车和快的打车进入史上空前的“烧钱大战〞，在顶峰期甚至到达2月17日乘客返现10—15元，新司机首单立奖50元，而且每单都有补贴十块。

目前两大打车软件纷纷将针对乘客的补贴降至3元/单，对司机端的补贴，嘀嘀是5元/单，快的4元/单。

局部城市的嘀嘀打车更已取消“立减优惠〞，取而代之的是“用嘀嘀添新衣〞的广告或改送购物现金券。

那么，在后打车时代，滴滴打车这类打车软件还能走多远了？我们通过对打车软件盈利模式的研究来探索这个问题。

关键词：空载率，支付方式，交易本钱，后打车时代2．模型的假设①打车软件开拓的市场根本成熟，大公司的投资也不再，补贴也不再，利用生活效劳来增强对用户的粘性。

②假设软件公司为用户提高的生活效劳质量日趋完善，出租车司机的覆盖率每年增长，但增长速度每年递减，最后使用打车软件的人数稳定在一定数量〔即到达饱和状态〕。