“互联网+”时代的出租车资源配置(含代码完整版)
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置模型》范文
《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。
在交通出行领域，以“互联网+”为基础的出租车服务模式正在逐步改变传统的出租车资源配置方式。
本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型，分析其特点、优势及存在的问题，并提出相应的优化策略。
二、传统出租车资源配置现状及问题传统出租车资源配置主要依赖于司机巡游、乘客路边拦车或电话叫车等方式。
这种模式存在以下问题：1. 资源分配不均：高峰期部分地区出租车供不应求，而其他地区则出现空驶现象。
2. 信息不对称：乘客与司机之间缺乏有效的信息沟通渠道，导致乘客等待时间长、司机空驶率高。
3. 运营效率低：传统模式缺乏对出租车资源的实时监控和调度，导致运营效率低下。
三、互联网+出租车资源配置模型“互联网+”时代的出租车资源配置模型，通过将互联网技术与出租车服务相结合，实现了资源的优化配置。
主要特点如下：1. 信息共享：通过手机APP等平台，实现乘客与司机之间的信息共享，提高资源利用效率。
2. 实时调度：通过大数据分析和云计算技术，对出租车资源进行实时监控和调度，减少空驶时间。
3. 智能匹配：根据乘客需求和司机位置，实现智能匹配，提高乘客的叫车效率和司机的接单率。
四、模型优势及实践应用“互联网+”出租车资源配置模型具有以下优势：1. 提高运营效率：通过实时调度和智能匹配，提高出租车资源的利用效率。
2. 提升服务质量：乘客可以通过手机APP实时了解车辆信息、评价服务质量等，提升乘客的出行体验。
3. 减少资源浪费：通过信息共享和智能调度，减少出租车资源的空驶时间和空驶距离，降低资源浪费。
在实践中，许多城市已经成功应用了“互联网+”出租车资源配置模型。
例如，通过手机APP叫车已经成为城市居民出行的主要方式之一；通过大数据分析，可以实时监测出租车的运营状况和需求情况，为司机提供更加精准的调度信息；同时，通过智能匹配系统，实现了乘客与司机的快速匹配，提高了出行效率。
1B09001-B285互联网 时代的出租车资源配置-数学建模竞赛优秀论文下载介绍
4
4.1 问 题 （ 1） 的 分 析
问题分析
该问题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。本文基于“苍穹——滴滴快的智能 出行平台”[1] 中使用滴滴打车的出租车以及用户的行为情况，建立了供求匹配情况下的出租车模型，并用以评价上 海市的出租车资源“供求匹配”程度。 衡量出租车运营情况的最直观数据就是出租车的位置分布，衡量出租车需求程度的最直观数据是打车人数即请 求单数的分布，而直接和打车软件用户体验相关联的数据则是乘客打车时间，这里我们用接单时间来衡量。由于空 驶率K可以对应出租车供应量，而乘客等待时间可以对应出租车需求量，故两者的函数关系可以作为衡量供应量的 指标。通过对以上三个基本数据进行分析，我们得出可以用空驶率K和乘客等待时间T作为衡量供求情况的具体指 标。通过考察城区和郊区全天24小时的K变化规律，我们得出空间（城郊）和时间（全天）两个维度的供求关系分 布情况。 这部分我们分为三个部分进行探讨： 先，我们想确定在某个时间段内，研究上海市出租车粗略的空间分配情况。我们对某工作日和节假日进行抽 样，使用插值的方法在Matlab中分别绘制出了这一天低峰10：00、高峰17:00时段，全上海市的采样点地理位置(经 度x, 纬度y)与出租车分布、乘客需求量分布、以及等待时间的三维图像，为进一步讨论打下了基础。 接下来，我们想讨论时间对于出租车分配调度的影响。由于数据量过大，且不同数据指标取样点的空间位置不 是严格对应的，我们利用集簇的思想，选择了20个具有代表性的商圈以及城郊，并根据具体位置选择合适的半径， 囊括其周边的采样数据点，并算出平均等待时间，作为某一具体时刻，具体地点的供求分配程度的量度。我们选择 出具有代表性的商圈与城郊，考察他们在工作日、非工作日的情况，并作出了其周边一天内平均空载率Kave与真 实时间t的二维图像。 最后，我们引入了供求满意度函数f，建立了出租车供需关系平衡的数学模型，并综合第二部分中的数据，利用 曲线拟合工具得到了上海市区的供需平衡模型，并将其利用于评价上海市出租车资源“供求匹配”程度。
2015数学建模互联网时代的出租车资源配置
互联网+”时代的出租车资源配置要解决“打车难”，第一要务是弄清楚打车难的原因。
打车之所以难，不考虑管理等因素，主要因为以下三点: 一是出租车绝对数量供给不足，即出租车数量不满足国家标准。
出租车数量的国家标准为“大城市每万人不宜少于20辆”。
但实际上，在直辖市中，当前北京现有出租车6.6万辆，人均保有量约为33辆/万人，上海约为22辆/万人，天津约为27辆/万人，均超过国家标准。
只有重庆约为10辆/万人，不够国家标准。
二是出租车相对数量供给不足。
这是个摩擦性问题，其根本原因在于信息不对称。
通俗地说就是想打车的人不知道哪里有车，同时出租车不知道哪里有人打车。
简言之就是人找不到车，车也找不到人。
表现为空驶率高和打车难并存的怪现象。
打车难的现象在北京非常突出，但北京的出租车空驶率又在40%左右。
这充分说明，出租车相对数量供给不足是打车难的重要原因。
三是出租车利益供给不足，部分司机选择性停运。
通俗说就是出租车司机挣不到钱，不愿出车或选择性出车，导致道路上行驶的出租车数量少。
出租车司机挣不到钱的原因主要有三个:1.份钱高，交出去的多，成本高;2.道路拥堵，时间成本高，出车效益低;3.因为出租车大多只上交强险，只保第三方，因此暴雨、暴雪等恶劣天气，出车风险大，相对收益低。
出租车司机收益相对不高，是导致出租车选择性停运，引发打车难的根本原因。
找到了病根，病愈才有希望。
针对以上分析，需要因地制宜，具体问题具体分析，综合运用政策、技术、市场和社会动员等多种方式，缓解打车难。
首先，依靠市场和政府两只手解决好出租车利益供给不足的问题，切实增加出租车司机收入，提高出车积极性。
第一，通过浮动价格的机制解决拥堵期收入低的问题。
可通过两种思路实行浮动价格。
一是时间维度，可在高峰时段收取打车拥堵费，弥补出租车因拥堵造成的高昂的时间成本，即机会成本。
美国纽约的出租车管理经验可资借鉴。
二是空间维度，可将出租车根据城市道路状况对出租车进行分类，将城市划分为拥堵区域和非拥堵区域，拥堵区域运行的出租车价格是非拥堵区域的二到三倍，以此来提高出租车的拥堵收入。
数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置
数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置引言出租车服务在现代城市中起着至关重要的作用。
然而，在传统的出租车服务模式下，资源的配置通常是不够高效和经济的。
随着互联网的发展，出租车服务也出现了一些创新的解决方案，其中包括利用互联网技术来改善出租车资源的配置。
本文将探讨如何在“互联网”时代中最佳地配置出租车资源。
背景在传统的出租车服务模式下，出租车司机通常会巡游城市中的街道，等待乘客的召唤。
这种模式存在一些问题，例如资源利用率低下、等待时间长等。
随着互联网技术的发展，出现了一些新的出租车服务平台，如滴滴出行，通过互联网平台连接乘客和司机，实现出租车资源的高效配置。
模型建立在研究出租车资源配置的问题时，我们需要考虑到多个因素，包括乘客的需求、司机的路线选择和交通状况等。
为了简化问题，我们可以使用数学建模的方法来建立模型。
以下是我们建立的数学模型：输入变量•乘客的位置和目的地•司机的初始位置•出租车司机的数量输出变量•司机的路线选择•乘客等待时间•出租车资源利用率假设•出租车司机以最短路径的方式前往乘客的位置•乘客之间是独立的，即乘客之间不会相互干扰•交通状况不会导致司机无法按照最短路径到达目的地模型公式我们可以使用以下公式来表示出租车资源配置的问题：minimize: ∑(wait_time_i)subject to: ∑(car_utilization_i) = total_cars其中，wait_time_i表示第i个乘客的等待时间，car_utilization_i表示第i个出租车的资源利用率，total_cars表示总出租车数量。
求解方法对于上述建立的模型，我们可以使用线性规划或模拟退火等方法来求解最优解。
这些方法可以通过计算机程序来实现。
线性规划线性规划是一种数学优化方法，可以用来解决具有线性约束条件的最优化问题。
我们可以将上述模型转化为线性规划问题，然后使用线性规划算法求解最优解。
模拟退火模拟退火是一种启发式搜索算法，可以用来求解组合优化问题。
2022年数模国赛论文B题-1
2022年数模国赛论文B题-1互联网时代的出租车资源配置摘要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，很多家出租车公司建立了自己的打车软件服务平台，打车软件服务平台也走进了人们的生活，增加了交易机会，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。
我们通过建立合适的数学模型来分析如今的补贴方案是否能缓解打车难的问题。
针对问题一，为了将“供求匹配程度”这一抽象的概念进行定量研究，我们试图建立出租车万人拥有量、空驶率、乘客等车时间、里程利用率等四个指标结合经济学的角度来进行问题的分析，并基于层次分析模型进行模糊综合评价来分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
针对问题二，要求我们分析各公司的出租车补贴方案是否对缓解打车难问题有帮助，我们利用数学期望假设检验的方法，主要通过对使用打车软件前后乘客平均等车时间和出租车司机驾车空驶率两个因素的分析，验证出租车补贴方案是否对缓解打车难问题，并验证了这些打车软件服务平台和出台的相应的出租车及乘客补贴政策提高了打车双方的积极性，对缓解“打车难”的问题起到了一定的帮助。
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，再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，做出相应的调整。
并进行试验，从而得出其合理性。
关键词：层次分析法，模糊综合评价法，经济学，数学期望假设检验一、问题重述随着人民生活水平的日益提高，出行乘坐出租汽车的人越来越多。
但是，在许多大城市中，打车已经变得越来越难，特别是在上下班高峰期和恶劣天气时更是“一车难求”。
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。
“互联网+”时代的出租车资源配置
摘要
本文是对在“互联网+”时代背景下“打车难”的问题进行研究。通过网络获取必 要的数据，对出租车市场上存在的“供需匹配”问题的分析和对各个打车软件公司补贴 方案的对比，建立“供求匹配”资源评价模型，并给出一种新的动态补贴计价系统。 针对问题一，选择西安地区作为研究对象，结合查找的可用数据，根据西安市城市 功能区的分布特点，将西安市主城区按纬度划分为 4 个区，利用车辆满载率、乘客满意 度、以及里程利用率三个指标建立“供求匹配”资源评价模型 E M N R ，对该 模型进行求解， 分析结果可得， 地区范围大且交通便利的核心文化区匹配程度相对最高； 城市的经济开发区的需求量次之。地区范围小且交通工具众多的城市核心商业区，出租 车的匹配程度相对最低，且节假日比工作日的供求匹配度低。 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，对现有打车补贴方案进行分析，选定好评率、乘车距离、乘车时间三 个衡量指标，结合收集的数据，建立一种新的补贴方案，即寻求补贴金额与乘客乘车距 离，乘车时间，以及司机获得的好评率三个因素之间的最优比例关系。通过 Matlab 编 程模拟仿真可以得到一个动态的补贴方案，并且根据西安市情况的给出具体的参数，分 别绘制补贴金额随各个因素的变化曲线，与现有市场的补贴政策进行对比论证，得出其 具有合理性，可以推广应用到不同地区，不同公司对出租车的补贴方案中，具有一定的 普遍性。
R
评价总指标 E ：
营业里程数（公里） 行驶里程（公里）
(3)
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置模型》范文
《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。
特别是在交通出行领域，互联网与出租车的结合，不仅改变了传统的出租车运营模式，也极大地提升了出租车资源配置的效率。
本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型的设计与实施，以优化出租车服务，提高资源利用效率。
二、传统出租车资源配置的局限性在传统模式下，出租车资源的配置主要依赖于司机巡游和乘客叫车两种方式。
这种方式存在资源浪费、效率低下等问题。
一方面，空驶率较高，导致资源浪费；另一方面，乘客在叫车时可能面临等待时间过长的问题。
因此，传统模式下的出租车资源配置亟需改进。
三、互联网+出租车资源配置模型的设计（一）模型概述在“互联网+”时代，通过引入先进的互联网技术和大数据分析，可以实现对出租车资源的有效配置。
该模型主要包括三个部分：数据收集、数据分析与调度优化、服务反馈与改进。
（二）数据收集首先，通过安装车载GPS设备、智能终端等设备，实时收集出租车的位置、状态、乘客需求等信息。
此外，还可以通过社交媒体、手机APP等途径收集乘客的出行习惯和需求偏好等数据。
（三）数据分析与调度优化利用大数据分析技术，对收集到的数据进行处理和分析，预测未来一段时间内的乘客需求和出租车供需情况。
根据分析结果，通过智能调度系统对出租车进行合理调度，降低空驶率，提高出租车的使用效率。
（四）服务反馈与改进通过乘客评价、司机反馈等途径，收集用户对服务的评价和建议。
根据反馈信息，对模型进行持续改进和优化，提高服务质量。
四、实施效果与案例分析（一）实施效果通过实施互联网+出租车资源配置模型，可以有效降低空驶率，提高出租车的使用效率。
同时，乘客可以通过手机APP实时查看附近的可用出租车数量和位置，方便快捷地叫车。
此外，通过大数据分析，还可以为乘客提供个性化的出行建议和推荐。
（二）案例分析以某城市为例，实施互联网+出租车资源配置模型后，空驶率降低了XX%，同时乘客的平均等待时间也缩短了XX%。
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置模型》范文
《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。
在交通出行领域，以“互联网+”为基础的出租车服务模式正在逐步改变传统的出租车资源配置方式。
本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型的设计、运行及优势，并对其未来发展趋势进行分析。
二、传统出租车资源配置的问题在传统模式下，出租车资源配置主要依靠人工调度和司机的自主运营。
这种方式存在以下问题：1. 供需不平衡：在高峰时段，供不应求；而在非高峰时段，又可能出现空驶率较高的情况。
2. 调度效率低：由于缺乏有效的信息传递和数据分析手段，无法准确判断乘客需求和车辆位置。
3. 乘客体验差：叫车困难、等待时间长、费用不透明等问题较为突出。
三、互联网+出租车资源配置模型的设计针对上述问题，本文提出一种基于互联网的出租车资源配置模型。
该模型主要包含以下几个部分：1. 智能调度系统：通过大数据分析和云计算技术，实时收集并处理交通、天气、乘客需求等数据，为司机提供最优的接单建议。
2. 实时信息发布：乘客可以通过手机APP实时查看附近车辆信息、价格、司机信息等，方便选择合适的车辆。
3. 动态定价机制：根据供需关系和行驶距离等因素，动态调整价格，以平衡供需关系和提高司机收入。
4. 评价系统：乘客可以对司机进行评价，以提高服务质量。
四、模型的运行与优势该模型运行后，可以显著改善出租车行业的运营效率和服务质量。
具体优势如下：1. 提高调度效率：通过智能调度系统，可以实时匹配乘客需求和车辆位置，减少空驶率，提高车辆利用率。
2. 平衡供需关系：通过动态定价机制，可以平衡高峰时段和平峰时段的供需关系，减少乘客等待时间。
3. 提高服务质量：乘客可以通过APP实时查看车辆信息和司机信息，选择满意的车辆和服务。
同时，评价系统可以督促司机提高服务质量。
4. 提升乘客体验：乘客可以通过手机APP轻松叫车、支付和评价服务，提高了出行的便捷性和舒适性。
“互联网+”时代的出租车资源配置
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来，互联网技术为人们带来了丰厚的红利，基于智能手机的互联网应用应运而生。
本文就出租车的资源配置现状，以及出租车公司补贴方案对打车难易程度进行讨论与分析，通过建立合理的数学模型，推出更优的补贴方案。
针对问题一，通过确立里程利用率和供求比率的理想值来分析匹配程度。
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，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2.4103，2.1056，3.2238，2.1493，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，我们以出题那一年即2015年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-0.02~0.37，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。
问题三中，我们综合考虑了空间和时间因素，将城市划分为若干区域，制订了分区域动态实时补贴方案。
可以根据乘客和司机两个方面来设计模型并制定补偿方案。
针对乘客，我们认为可以采用积分奖励，补贴免单等激励补贴政策；针对司机方面，我们考虑了地理位置以及时间因素，通过综合考虑，将城市划分为了许多个区域，与此同时制定分区域动态的实时补贴方案。
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，并指出了模型的优缺点，具有重要的推广价值。
关键词：资源配置；供求匹配；判断模型；相似度1.11%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。
“互联网+”时代的出租车资源配置(含代码完整版)
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着社会经济的快速发展和“互联网+”时代的到来，人们越来越享受物质生活带来的便捷，出租车逐渐成了出行的重要交通工具。
因为出租车不仅能够提供灵活、方便、直通的运输服务，并且让居民的出行更加实惠可靠。
之后打车软件的出现把出租车出行推向了热潮，许多公司为了盈利规划出各种补贴方案，我们通过对现有补贴方案的分析讨论，进而推出一种更优的补贴方案。
针对问题一，我们通过搜集相关资料，通过matlab软件，把成都市的不同时间和不同区域的出租车的需求量和供应量表示并进行分析。
应用Excel表格，体现不同车速下的的城市干道的通行能力，并令其做为指标，通过通行状况进而与出租车和乘客量相匹配，得出在时间上早晨9点左右与晚上8点左右是打车高峰期，容易出现“打车难”现象；在地区分布上，都江堰区，成华区和青羊区出租车容易出现出租车供不应求的关系。
针对问题二，利用matlab软件，根据滴滴打车和快的打车两种补贴方案，从打车难易指数的角度进行分析。
根据最初的补贴的补贴方案，滴滴打车的司机会选择交通比较便利、行程较近的道路搭乘乘客，但在后半段补贴投入突然大幅下降会造成客户源的大量流失。
由于高峰和低峰期居民对出租车的需求量不同，快的软件虽然增加了补贴效益，但可能会增加行驶行程从而增大可变成本。
通过对这两个打车软件的分析，即使它们在一定程度上缓解了打车难局面，然而在后补贴时代，打车软件仅仅一个打车功能显然无以为继。
针对问题三，我们采取动态补贴方案，根据时间与空间的不同，给予相应补贴。
此处，我们以成都为例，划分九个区域，分为高峰与常规时段，以成都某日各区域各时刻出租车数量与车单数为基础，制定动态补贴方案。
关键词：打车软件匹配模型动态补贴方案Matlab软件一、背景分析与问题重述随着社会经济的快速发展，城市人口密度和车密度逐渐增大，人们出行的重要交通工具——出租车，产生了“打车难”这一问题。
目前我们国家积极推行“互联网+”，让我们的生活拥有更加便捷的设施，嘀嘀打车和快的等打车软件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。
全国大学生数学建模竞赛B题
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来，针对当今社会“打车难”的问题，多家公司建立了打车软件服务平台，并推出了多种补贴方案，这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。
本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。
对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题，本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进，将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合，然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型，提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案，来分析冬季某节假日哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。
通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数，得出各个影响因素的权重大小，利用无量纲化处理各影响因素，得出最终评判因子为0.3062，根据“供求匹配”标准，得出哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。
同理，也得到了哈尔滨市不同区县、不同时间的供求匹配程度，最后作出哈尔滨市出租车“供求匹配”程度图。
对于问题二我们运用价格需求理论建立模型，以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解，依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化，再和无补贴时的状态对比，最后得出结论：当各公司补贴金额大于5元时，打车容易，即补贴方案能够缓解“打车难”的状况；当补贴小于5元时，不能缓解“打车难”的状况。
对于问题三，在问题二的模型下，建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型，利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元，然后将这个值带入问题二的模型进行验证，经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。
关键词：ISM解释结构模型；AHP-模糊综合评价；价格需求理论；线性规划一问题重述交通是社会生活众多产业当中的一项基础产业，不但和社会的经济发展关系紧密，与人们的生活也是息息相关。
【原创】“互联网+”时代的出租车资源配置分析报告附代码数据
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要针对问题一，我们建立了关于供求匹配度的综合评价体系。
首先，设计了空满载次率、空满载时长率、空满载里程率共同描述供求匹配度；然后，利用MATLAB将数据按照时空分类并计算相应指标值（具体结果见附录五）；其次，对上述指标做基于AHP和三角模糊数的权重分析，利用MATLAB求解到权重分别为0.2758,0.3271,0.3971；最后，通过Excel加权计算不同时空出租车资源的供求匹配度（具体结果见附录七），作图分析得出结论：总体为供过于求，高峰期为7点至10点、11点至15点、17点至19点，南山区变化范围明显大于罗湖区和盐田区即南山区供给情况受时间段影响更为明显，同一时间段罗湖、南山、盐田区情况大体相同，盐田区略高即盐田区出租车供给更为充足。
针对问题二，问题二要求分析补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助。
我们从出租车司机接收到一个想打车人的发单信息时，是否愿意接单的角度出发，认为对于单次发单，在其他条件相同时，没有补贴时司机不愿接单，有补贴后司机愿意接单，打车难就得到了缓解，否则没有；对于某段时间某个区域，打车难缓解程度等于对应时间区域内，打车难缓解了的发单数占总单数的比值。
对于一次发单司机是否愿意接单，如果不接单的预期利润小于等于接单的预期利润，则司机不愿接单；反之愿意接单。
预期利润函数组是无补贴接单、无补贴不接单、有补贴接单、有补贴不接单四种情况下，预期利润关于发单时出租车与打车人的距离、打车人与目的地的距离、补贴金额、每公里车费收入、每公里油价、一天中第k个小时内的平均载客概率、一天中第k小时内的平均满载里程和一天中第k小时内的平均总里程八个参数的函数。
后三个参数可由GPS出租车轨迹数据作统计分析得到。
最终，得到一次单车难问题是否缓解的模型和判断一定时段区域内打车难缓解程度的模型。
可知，只有当补贴金额在一定范围内，才能能缓解打车难。
该范围临界值是发单时出粗车与打车人的距离、打车人与目的地的距离的函数。
“互联网+”时代的出租车资源配置论文
“互联网+”时代的出租车资源配置论文“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文就打车软件服务平台的运行及补贴模式进行了深入研究。
对“打车难”、“出租车补贴”等社会关注问题进行量化，描绘了出租车资源的供求匹配程度；通过数学模型优化现有的补贴模式，使得补贴比例在合理范围内取得最优值，从而尽可能高效利用资源并实现打车软件利益最大化。
对于问题一，我们搜集了在打车公司发放补贴前，某市出租车在A,B两个路口附近街道的供需相关数据，并进行预处理得到有效数据；针对“供求匹配程度”建立了市场聚合条件下的均衡计量模型,并使用CES型指数聚合方程和双曲线型聚合方程分别计算出宏观市场偏离短边规则指标ρA=1.411,ρB=1.039及宏观市场结构摩擦率r A=0.486，r B=0.5252，并定义了子市场出租车供求匹配率y。
利用处理的数据计算出每段时间的y(i)；然后利用matlab进行三次样条插值拟合函数，通过图像对比，得出在不同空间下出租车匹配程度率有一定差异的结论（A路口供求匹配率高于B路口），并且找到了一天内出租车供求匹配率的变化规律。
对于问题二，我们获取了滴滴打车和快的打车的补贴方案及同一天内的供需相关数据，利用问题一中的子市场出租车供求匹配率模型、CES 型指数聚合方程、双曲线型聚合方程分别计算不同补贴措施下的出租车供求匹配程度刻画指标，得到以下结论：ρA1´=1.869, rA1´=0.309，ρA2´=1.826，rA2´=0.315，对比问题一中未采取任何补贴措施的情况，各个公司的补贴措施的确可以有效解决“打车难”的问题，并且合理配置市场资源。
对比两大打车软件公司出租车供求匹配指标，可以看出滴滴打车公司的补贴措施比快的打车的措施更加有效，在产业竞争中处于优势。
对于问题三，我们先进行了广义倾向评分匹配，研究了企业补贴力度对出租车供求配比率的因果效应大小与企业补贴力度之间的关系，结果发现出租车供求配比率主要跟企业补贴力度有关。
“互联网+”时代的出租车资源配置模型
“互联网+”时代的出租车资源配置模型“互联网+”时代的出租车资源配置模型随着互联网技术的快速发展和智能手机的普及应用，传统出租车行业在过去几年中发生了巨大的变化。
在“互联网+”时代，出租车资源的合理配置变得尤为重要，以满足人们对于出行的需求，提高出行效率，降低交通拥堵，并推动城市交通的可持续发展。
本文将围绕“互联网+”时代的出租车资源配置模型展开论述，探讨其特点、优势和挑战，以及未来发展的可能性。
一、“互联网+”时代的出租车资源配置模型的特点1. 个性化服务：通过互联网技术，出租车企业可以根据用户的需求进行智能化调度和资源配置，提供更加个性化的出行服务。
用户可以通过手机App随时预约出租车，选择车型、司机等等，从而享受到更加便捷、舒适的出行体验。
2. 实时监控和调度：出租车企业可以通过GPS定位和云计算技术实时监控和调度车辆，避免空车行驶、重复竞争等问题，提高车辆利用率和效率。
同时，司机也可以通过移动终端实时接收调度信息，减少等待时间和空驶里程。
3. 数据驱动决策：通过对大数据的采集、处理和分析，出租车企业可以更好地了解用户需求，优化车辆调度和路线选择，实现合理的资源分配。
同时，政府和交通管理部门也可以通过大数据分析，优化交通规划，减少拥堵和交通事故发生的可能性。
二、“互联网+”时代的出租车资源配置模型的优势1. 提高效率：通过个性化服务和实时调度，出租车企业可以提高车辆利用率和运输效率，降低用户等待时间，提高出行效率。
同时，车辆的优化调度也可以减少空驶里程，降低油耗和排放，实现节能环保。
2. 优化用户体验：个性化服务的提供，可以满足用户对于出行的各种需求，提供更加舒适、安全的出行体验。
同时，用户可以通过手机App实时了解车辆位置和预计到达时间，提前做好出行准备，避免等待。
3. 促进共享经济：通过“互联网+”时代的出租车资源配置模型，可以实现出租车的共享和利用率的提升。
例如，通过拼车功能，多个用户可以共享一辆出租车，减少了车辆数量和交通拥堵，推动城市交通的可持续发展。
“互联网”时代的出租车资源配置模型
“互联网”时代的出租车资源配置模型一、本文概述1、互联网时代的出租车行业背景随着科技的快速发展和互联网的普及，我们已经进入了“互联网+”时代。
这一变革不仅改变了人们的日常生活方式，也对各行各业产生了深远影响。
其中，出租车行业作为城市公共交通的重要组成部分，也在这一大背景下经历了前所未有的变革。
传统的出租车行业面临着诸多问题，如车辆调度不灵活、信息不对称、服务效率低下等。
这些问题在一定程度上限制了出租车行业的发展，也影响了乘客的出行体验。
然而，随着互联网技术的引入，出租车行业开始逐渐打破这些限制，实现了资源配置的优化和服务质量的提升。
“互联网+”时代的出租车行业，借助大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现了车辆调度的智能化、信息获取的便捷化和服务流程的标准化。
乘客可以通过手机APP随时随地预约出租车，司机也可以通过这些平台快速找到乘客，大大提高了出行效率。
同时，互联网平台还提供了丰富的车辆信息和司机评价，使乘客能够更好地选择适合自己的出行方式。
然而，“互联网+”时代的出租车行业也面临着新的挑战。
如何在保障乘客安全的前提下，实现行业的可持续发展？如何在激烈的市场竞争中，保持服务质量和用户体验的持续提升？这些问题都需要我们深入思考和探索。
因此，建立一个科学的出租车资源配置模型，对于优化出租车行业的资源配置、提高服务效率和质量、促进行业的可持续发展具有重要意义。
这也是本文研究的核心问题。
在接下来的部分，我们将详细探讨如何构建这样一个模型，并分析其在实践中的应用前景。
2、出租车资源配置的重要性在“互联网+”时代背景下，出租车资源配置的重要性愈发凸显。
出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其资源配置的合理性直接关系到城市交通的顺畅与市民出行的便捷。
随着城市化进程的加快和人口规模的不断扩大，城市出行需求日益增长，出租车资源的配置问题愈发重要。
合理的出租车资源配置能够有效缓解城市交通压力。
通过科学规划和布局，使出租车资源在时间和空间上更加均衡地分布，可以减少出租车空驶率，提高车辆使用效率，从而减轻城市交通拥堵现象。
“互联网+”时代的出租车资源配置-2015年全国大学生数学建模竞赛B题
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要近几年来，随着燃油价格、维修等费用的上涨，导致了出租车运行成本显著上涨，“打车难”成了人们关注的一个热点问题。
为了缓解大城市打车难的问题，打车软件应运而生。
本文通过Matlab拟合和定性分析以及计算等方法，建立演化博弈模型，针对打车难问题设计出了合理的补贴方案。
针对问题一，根据2014年各省拥有的出租车总数量情况和城市人口情况，发现北京、上海、杭州、武汉等城市具有拥有出租车数量较多，常驻人口多，流动人口大，出租车需求量大等特点，所以选取这四个城市，查找高峰期与非高峰期时刻的出租车需求量和实载量数据，以实载量与需求量的比值作为指标，通过计算，分析出不同时空的出租车资源的供求匹配程度，在凌晨一点时上海出租车需求量大，其次是杭州、北京，武汉需求量小，早上七点时，北京出租车需求量大，其次是上海、杭州，武汉需求量小，下午一点时，北京需求量大，其次是上海、杭州，武汉需求量小，晚上19点时，上海出租车需求量大，其次是北京、杭州，武汉需求量小，但总体供小于求。
并采用Matlab软件画出各个城市对应的供求关系图。
针对问题二，建立出租车司机与乘客对打车软件使用意向的演化博弈模型，通过乘客与出租车司机效益的对比，对模型求解与分析，得出结论，认为乘客由于出租车价格偏高而不愿意使用打车软件，又通过计算，发现出租车司机使用打车软件后由于较高的燃油费导致收入增加不明显，而不太愿意使用打车软件。
所以公司只在司机收入方面部分缓解了打车难这个问题。
针对问题三，通过分析传统打车方式下的出租车的供求关系，可以看出打车软件的出现却有其现实意义，但在实践过程中也存在一些不足，比如部分出租车司机抱怨有较高的燃油费，收入相对来说偏低。
面对燃油价格的变化，出租车经营者不能按照自己目标制定出租车经营策略。
本文根据燃油价格变化情况，以达到利润最大化为目标，制定了基于经营合理利润水平的出租车补贴方案；又根据出租车经营利润的变化率与燃油价格变化率成正比，制定了基于燃油价格变化率的出租车补贴方案。
完整word版互联网时代的出租车资源配置
2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的报名参赛队号（12位数字全国统一编号）：参赛学校（完整的学校全称，不含院系名）：参赛队员（打印并签名）：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人（打印并签名）:日期：2015 年09 月13日2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：送全国评阅统一编号（由赛区组委会填写）：全国评阅随机编号（由全国组委会填写）：2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目:“互联网+”时代的出租车资源配置（B）关键词：线性回归层次分析MATLAB摘要“互联网+”时代的出租车资源配置模型是针对人们对出租车的需求以及一系列的出租车补贴来解决，来共同解决人们“打车难”的问题。
由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，运用数学知识和经济学的知识做出相应的解答和论证。
针对问题一，结合附表1进行图表形式展示、线性回归分析、问题的层次分析以及用程序处理数据，充分展示了不同时间段内、不同人员流量和不同人员结构对出租车的需求匹配。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着社会经济的快速发展和“互联网+”时代的到来，人们越来越享受物质生活带来的便捷，出租车逐渐成了出行的重要交通工具。
因为出租车不仅能够提供灵活、方便、直通的运输服务，并且让居民的出行更加实惠可靠。
之后打车软件的出现把出租车出行推向了热潮，许多公司为了盈利规划出各种补贴方案，我们通过对现有补贴方案的分析讨论，进而推出一种更优的补贴方案。
针对问题一，我们通过搜集相关资料，通过matlab软件，把成都市的不同时间和不同区域的出租车的需求量和供应量表示并进行分析。
应用Excel表格，体现不同车速下的的城市干道的通行能力，并令其做为指标，通过通行状况进而与出租车和乘客量相匹配，得出在时间上早晨9点左右与晚上8点左右是打车高峰期，容易出现“打车难”现象；在地区分布上，都江堰区，成华区和青羊区出租车容易出现出租车供不应求的关系。
针对问题二，利用matlab软件，根据滴滴打车和快的打车两种补贴方案，从打车难易指数的角度进行分析。
根据最初的补贴的补贴方案，滴滴打车的司机会选择交通比较便利、行程较近的道路搭乘乘客，但在后半段补贴投入突然大幅下降会造成客户源的大量流失。
由于高峰和低峰期居民对出租车的需求量不同，快的软件虽然增加了补贴效益，但可能会增加行驶行程从而增大可变成本。
通过对这两个打车软件的分析，即使它们在一定程度上缓解了打车难局面，然而在后补贴时代，打车软件仅仅一个打车功能显然无以为继。
针对问题三，我们采取动态补贴方案，根据时间与空间的不同，给予相应补贴。
此处，我们以成都为例，划分九个区域，分为高峰与常规时段，以成都某日各区域各时刻出租车数量与车单数为基础，制定动态补贴方案。
关键词：打车软件匹配模型动态补贴方案Matlab软件一、背景分析与问题重述随着社会经济的快速发展，城市人口密度和车密度逐渐增大，人们出行的重要交通工具——出租车，产生了“打车难”这一问题。
目前我们国家积极推行“互联网+”，让我们的生活拥有更加便捷的设施，嘀嘀打车和快的等打车软件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。
本题要求我们建立数学模型来解决以下问题：问题一：根据搜集的相关资料，建立合适的指标来分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
问题二：通过了解各公司的出租车补贴方案，判断这些方案能否缓解“打车难”现象。
问题三：根据（1）和（2）的结果分析，为一个新的打车软件服务平台设计一个新的补贴方案，并论证其合理性。
二、问题分析问题一：为了衡量不同时空出租车资源“供求匹配”程度，开始根据滴滴、快的智能出行平台查找到成都市出租车的分布情况和乘客的需求情况，根据这些数据，通过matlab作图反应出租车分布和乘客需求的分布情况，从时间上和空间上得到乘客需求较大的高峰期。
用Excel绘出城市干道的通行能力并作为指标。
在此基础上，建立匹配模型，从车流状况和需求状况与出租车分布来判断打车的难易程度和其难易程度的分布。
问题二：首先从根源上分析打车难的原因，通过matlab制图，通过选取最具有代表性的两个打车软件——滴滴打车和快的打车进行补贴方案分析。
快的打车的补贴增加了补贴效益，但可能会增加行驶行程从而增大可变成本。
而滴滴打车的补贴方案是每一笔减免，增加了补贴效益。
最后通过补贴方案对指标的影响，从而分析出租车补贴供求匹配度的改变。
根据匹配度反映补贴方案是否可以缓解“打车难”。
问题三：问题三要求我们设计补贴方案并论证其合理性，我们可以将某城市分为九个区，分区分时，找出每辆车所获补贴与其接单数的关系，并建立函数关系来求解动态补贴金额。
三、模型假设1.假设所搜集的出租车分布资料，出租车需求量符合地区状况。
2.假设所使用打车软件可以估算所有的居民需求。
3.假设乘客和出租车司机会因补贴方案更喜欢使用打车软件。
4.假设乘客在每个区域打车的难易程度是一样的。
四、符号说明v出租车的行驶车速v出租车的最高车速fk车辆密度k车辆阻塞密度jq汽车流量N单位时间内通过道路上指定断面的最大车辆数d两车之间的安全距离3d车辆的标准长度4d前后两车最小车头间隔S司机一天的总收益l出租车总行驶路程in某一区域内某刻有出租车总辆数g每单司机可获补贴z所有出租车总共接单数c每辆出租车接单数五、数据搜集数据来源于互联网，使用的是Github上yiyuezhuo的项目，其利用的python爬虫技术将苍穹滴滴快的智能出行平台数据爬取了下来，项目地址：https:///yiyuezhuo/cangqiong-scratch由于其已经将成都市2016年3月10日的数据爬取了下来，故本篇报告的数据支持为3月10日成都市的数据。
数据大致分为五种，分别是打车需求量，出租车分布，车费，被抢单时间，打车难易度。
六、模型的建立与求解6.1问题一模型的建立与求解6.1.1建模前分析通过对成都市一天内不同时间段的出租车需求量和供应量的对比，我们可以得出供求关系，而这种关系存在三种情况：供不应求，供过于求，供求相等。
我们以城市干道的通行能力为指标，对不同时空出租资源的“供应匹配”关系进行分析。
6.1.2数据分析与描述根据所搜集的数据进行整理，得到成都市在2016年3月10日一天内打车需求量三维曲面图。
图1-12016年3月10日一天内打车需求量三维曲面图图1-22016年3月10日成都市出租车分布散点图根据图1-1我们可以得出成都市大概在经纬度（103.64，31.00）、（104.10，30.67）的需求量最大，出租车数量点阵我们将图1-1与此拟合，得到在2016年3月10日这天出租车分布的散点图，从经纬度坐标我们通过拾取坐标系统（数据来源：/lbsapi/getpoint/index.html）可以得出在空间上成都市的都江堰市和青羊区出租车供不应求。
由于还存在出租车和乘客需求分布不均衡现象。
像都江堰市非常集中，而个别乘客分布点则非常孤立，周边基本上不存在出租车，显然，这也会导致打不到车的现象，但在其它地区基本上供求平衡。
图1-3成都市0-4时打车需求量图1-4成都市0-4时打车情况图1-5成都市5-8时打车需求量图1-6成都市5-8时打车情况图1-7成都市9-12时打车需求量图1-8成都市9-12时打车情况图1-9成都市13-16时打车需求量图1-10成都市13-16时打车情况图1-11成都市17-20时打车需求量图1-12成都市17-20时打车情况图1-13成都市21-24时打车需求量图1-14成都市21-24时打车情况由图1-3到图1-14描绘出了成都市全天打车的需求量和打车的情况，由上图数据可以明确的得出无论何时，均存在一定的出租车分布和乘客需求，对于夜生活繁华的成都，午夜乘坐出租车的居民也较多。
通过观察数据分布图，我们认为，在早晨9点左右，晚上21点左右，是乘客需求较大的高峰期，很容易造成出租车供不应求的关系。
6.1.3城市干道的通行能力道路通行能力是指单位时间内通过道路上指定断面的最大车辆数，是度量道路疏导交通能力的指标，其数值是相对稳定的。
在正常运行状态下，当交通流量远小于通行能力时，车速高，呈自由流状态；随着车辆的增加，运行状况恶化，当流量接近通行能力时。
车速降低，呈强制流状态，出现交通拥堵。
城市道路通行能力是影响出租车出行载客的一项重要因素，根据Greensheilds提出的车速与密度的线性模型)/1(j f k k v v -=（1）将常用的线性模型（1）代入vk q =中，得到流量与密度的关系)/1(j f k k k v q -=（2）由（1）和（2）可以导出流量与车速之间的关系)/1(f j v v v k q -=（3）也就是一条抛物线，最大流量出现在车速2/f v v =，即畅行车速的一半之处。
最小车头间隔主要有刹车距离决定，而刹车距离又与车速密切相关，交通工程中常用如下公式计算最小车头间隔d4320d d cv vt d +++=（4）根据经验知，很显然dv N /1000=（5）将（4）代入（5）中并进行单位换算，可得v d d cv t N 4306.31000+++=（6）参考交通工程的专业教材在一般情况下可取司机的刹车反应时间0t 为1秒，系数c 为0.013，安全距离3d=2m，按照（6）的计算结果如下图：图1-15城市干道基本通行能力N 与车速v 的关系图由初等数学知识可知，由（6）式可以得到当车速c d d v 43+=时通行能力N 达到最大值)(26.31000430d d c t N m ++=，当430,,,d d c t 变大时最大通行能力m N 减小。
6.1.4出租车和乘客的匹配模型由图1-15的折线图我们可以判断，当平均车速在28km/h 时，城市干道通行能力最强，也就说明当车速为28km/h，出租车司机可以最大限度的载客。
根据下图成都市3月10日各地区的平均车速来看：金牛区，锦江区平均车速比较贴近28km/h,出租车应当供应匹配，而在都江堰市，成华区，青羊区平均车速比较慢，容易造成出租车供不应求的现象。
图1-16成都市2016.3.10日各地区平均车速分布图综合以上成都市不同时空租车资源的“供求匹配”程度，我们可以得出以下结论：在时间上，早晨9点左右与晚上8点左右是打车高峰期，容易出现“打车难”现象；在地区分布上，都江堰市，成华区和青羊区出租车容易出现出租车供不应求的关系。
6.2问题二模型的建立与求解6.2.1模型的建立图2-1打车软件顾客补贴方案图2-2打车软件出租车司机补贴方案利用matlab 软件，绘制出滴滴打车和快的打车对司机和顾客的补助，如上图2-1，图2-2。
根据图表，我们可以看出补助金额的是逐渐降低以致为零。
由此可见，这些打车软件公司希望先通过大量的补贴来吸引乘客和司机，以提升知名度，并且尽快抢占市场份额，进而拉近与消费者之间的关系。
待消费者使用习惯形成后再行收费，巨大的经济效益会显现出来。
根据补贴趋势，我们可以分析到：1.当补贴很高的时候，一方面司机更愿意去接收订单，这样会大大减少乘客的等待时间。
另一方面，乘客也更倾向于使用打车软件，但是这对其中老人小孩，这些没有使用软件下订单的群体，便出现了“打车难”这一局面。
2.当补贴降为0以后，很显然司机的抢单热情下降，乘客也不再钟情于打车软件。
当到了打车高峰期，司机可以随时随地都可能拉到客人，而那些使用打车软件的乘客等车时间将会拉长。
综上所述，打车的难的局面并没有因为打车软件的存在而缓解。
6.2.2公司出租车补贴方案分析对于打车难这一问题，它的根源所在应该为出租车司机的收益问题。
出租车司机在拉客服务的过程中，考虑的是自己经济效益的所在。