“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。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

f

k车辆密度

k车辆阻塞密度

j

q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

3

d车辆的标准长度

4

d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

i

n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