互联网时代出租车资源配置模型分析

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关于互联网时代的出租车资源配置的研究

基于互联网的资源配置模式的实践
一些互联网平台和出租车公司已经尝试并实践了基于互联网的出租车资源配置模式，取得了不错的效果和反响。
04
互联网时代出租车资源配置的优化策略
基于大数据分析的出租车资源配置优化
乘客需求预测
利用大数据分析技术，对历年乘客需求数据进行挖掘，结合时间、季节、天气等因素，构建预测模型，提前预测未来乘客需求，为资源配置提供决策依据。
通过研究互联网时代的出租车资源配置，可以提供更灵活、更便捷、更优质的出行服务。
缓解城市交通拥堵问题
通过优化资源配置，可以减少车辆空驶和拥堵现象，缓解城市交通压力。
提升传统出租车行业的竞争力
通过改进传统出租车行业的运营模式和服务质量，可以增强其市场竞争力，提高行业整体水平。
研究目的
要点一
研究互联网时代出租车资源配置的现…
互联网对出租车行业的影响
传统出租车行业现状
传统的出租车行业存在着服务供给不足、资源浪费等问题，同时存在着信息不对称和运力不均等问题。
互联网对出租车行业的影响
互联网技术的应用改变了出租车行业的发展模式和服务方式，提高了出租车的服务供给能力和资源利用效率，解决了传统出租车行业的一些痛点。
互联网平台对出租车资源配置的作用
互联网约车平台的出现可以更好地满足人们的出行需求，增加了出行便利性。
缓解交通拥堵
新型出租车的兴起可以缓解交通拥堵状况，因为这些车辆通常采用更加智能化的路径规划和管理方式。
提高公共交通使用率
互联网约车平台的出现可以更好地满足人们的出行需求，从而减少了对公共交通的依赖，提高了公共交通使用率。
中国出租车市场规模
提供中国出租车行业的市场规模，包括线上和线下市场规模，并分析市场规模的构成。

2022年数模国赛论文B题-2

2022年数模国赛论文B题-2“互联网+”时代的出租车资源配置摘要关键词：主成分分析法、供求平衡阀法、对比比值法一、问题的重述二、问题分析三、模型的假设与符号说明1、模型假设2、符号说明四、模型建立与求解2.2.1指标体系的建立城市出租车合理运力规模万人拥有量里程利用率空载率居民出行量居民出行量乘客平均等乘客平均车时间等车时间1）万人拥有量:该项指标反映了城市出租车的客观需求。

依据国内外各大城市的经验,城市出租车万人拥有量应介于20-30辆之间,此时能表现出较好的市场接受度。

2）里程利用率:指出租车正常运营过程中一定时间内载客行驶里程占总行驶里程的百分比,其计算公式为:里程利用率=营运载客里程100%总行驶里程3）出租车空载率:是反映出租车营运状况的一个重要指标,其计算公式为:出租车空载率=出租车空车数量100%行驶中的出租车总量4）乘客平均等车时间:指乘客在选择出租车出行的时候等候出租车辆的平均时间,单位为min,其计算公式为:乘客平均等车时间=等车时间总候车次数5）居民出行量：指居民在单位时间内出行人数主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

2、主成分分析法的算法步骤2.1原始指标数据的标准化设有n个样本,p项指标,可得数据矩阵某(某ij)n某p,i1,2,...,n 表示n个样本,j=1,2,...,p表示p个指标,某ij表示第i个样本的第j 项指标值.用Zcore法对数据进行标准化变换:Zij(某ij某j)/Sj式中,某j(某)/niji1nSj(某ij某j)21/(n1)2i1ni1,2,...,nj1,2,...,p2.2求指标数据的相关矩阵R(rjk)p某pj1,2,...,pk1,2,...,prjk为指标j与指标k的相关系数.1nrjk[(某ij某j)/Sj][(某ik某k)2/Sk]n1i11n即rjkZijZjk有rij1，rjkrkjn1i1i1,2,...,nj1,2,...,pk1,2,...,p2.3求相关矩阵R的特征根特征向量,确定主成分由特征方程式Ip,可求得的p个特征根g(g1,2,...,p),1将其按大小顺序排列为12p,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述对象上所起作用的大小。

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。

2015数学建模竞赛B题获奖论文

问题，在非交通高峰时期，空跑的出租车多，导致经营成本的严重浪费，同时造成对道路拥挤和环境污染的无谓增加。而在上下班时期、节假日和雨雪天气，乘客往往想打车却打不到，这种供给与需求在时空上的不一致，导致了大量的资源的浪费，是对经济效益和社会效益的一种损害。通过建立数学打车软件的新补贴政策模型解决这些问题。
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要
利用互联网上软件打车方式越来越普遍，人们在享受互联网+时代带来的方便的同时，也体会到了它带来的不便，现在出租车“打车难”已经成为当今时代人们关注的热点问题，出租车资源的供应匹配不合理，相应的公司也推出各种补贴方案来缓解打车难的问题。以下是针对三个问题求解分析。针对问题一，通过 excel 软件对大量的数据进行分析与统计，筛选出本文用到的不同城市的不同时间关于出租车的详细数据，建立了 4 个指标：通过城市道路中心线总长度与城市用地面积之比求得道路网密度、通过出租车数量与人口规模比求得万人拥有量、通过全市的客运量与每天客流量求得出租车公共交通分担率、通过空行驶里程与日运营总里程的比求得里程空驾驶率。利用主成份分析法把这四个指标转化为一个指标体系，其中的参数——权重用灵敏度分析方法求出，利用 MATLAB 软件画出权重比例，权重是在整体评价中相对重要的程度，这四个指标权重构成了一系列权重体系，方便后来在进行定量分析过程的计算简化，简化后涉及的变量只有一个出租车保有量，可以直观通过此指标体系分析出出租车资源的供求分配程度。针对问题二，本文通过对各软件用户下载量的分析，选择快的打车和滴滴打车不同打车软件的不同补贴政策进行类比，得出打车软件有无缓解打车难问题的大致趋势，再根据模型一的求解过程，建立一个同模型一的数学模型，求出打车软件实施补贴方案之后的出租车保有量，将模型一的无打车软件补贴方案出租车保有量与有打车软件补贴方案出租车保有量进行比较，可得出有打车软件补贴方案对 “缓解打车难”没有帮助。针对问题三，首先分别分析等待时间、出租车空载率和价格与出租车司机的满意度、乘客的满意度、社会的满意度、政府的满意度的关系，从而建立多目标函数数学模型，通过满意度反应了打车软件补贴方案的受欢迎度，最后根据所求数据建立最优规划模型验证别方案的合理性。

“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进步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进步。

本文将盘绕展开论述，探讨其特点、优势和挑战，以及将来进步的可能性。

一、的特点1. 个性化服务：通过互联网技术，出租车企业可以依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，防止空车行驶、重复竞争等问题，提高车辆利用率和效率。

同时，司机也可以通过挪动终端实时接收调度信息，缩减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，缩减拥堵和交通事故发生的可能性。

二、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缩减空驶里程，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估计到达时间，提前做好出行筹办，防止等待。

3. 增进共享经济：通过，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，缩减了车辆数量和交通拥堵，推动城市交通的可持续进步。

三、面临的挑战1. 需要政府的政策支持和监管：出租车资源的合理配置需要政府的政策支持和监管，例如出租车配额管理、拼车服务的规范等等。

2015年数学建模B题全国一等奖论文

精心整理“互联网+”时代的出租车资源配置模型摘要本文针对城市出租车资源配置问题，采用定性与定量相结合的研究方法，建立衡量出租车供求匹配程度的指标，分析打车软件各种补贴方案对所建指标的影响，在充分考虑各方利益的前提下，得到打车软件的最优补贴方案，对城市出租车行业资源优化配置、持续良性发展具有一定的参考意义。

软件公司三方的满意度，利用熵值法确定这三方各自满意度的权重，将三方满意度加权之和作为综合满意度，进而以综合满意度为目标函数，以打车软件对出租车司机每单补贴金额为控制变量，以补贴金额设置的范围为约束条件建立优化模型。

遍历所有可能的方案得到最优补贴方案为对出租车司机每单补贴9元,综合满意度为0.5710。

关键词：聚类分析；回归分析；灰色预测；阻滞增长模型；熵值法；最优化一、问题重述随着经济的发展，近年来，人们对出行的要求不断提高，城市出租车以其方便、快捷、舒适和私密性的特点成为越来越多人的出行选择。

但是，国内各大城市交通问题日趋严重，“打车难”也是人们关注的一个社会热点问题。

数据显示，包括上海、杭州等众多大城市，出租车非高峰期的空驶率始终在30%上下徘徊，而高峰期却打不到车。

这与众多市民反映的打车难背后所隐藏的强烈需求看似形成了一个矛盾。

究其原因，最主要的莫过于司机与乘客需求信息不对称，缺乏及时沟通交流的平台。

通过查阅文献可以确定居民出行选择出租车作为出行方式的比例从而，计算得出城市的出租车运输量的需求量。

然后根据供需平衡法预测出城市出租车需求量。

将城市实际出租车数量与城市出租车需求数量作比，得到衡量出租车资源的供求匹配程度的指标即供求匹配率。

对未来城市的出租需求量进行灰色关联预测，得到未来城市的出租需求量，通过计算不同城市的出租车需求量，进行不同时空的出租车资源供求匹配的分析。

对于各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助问题，由于难以得到各公司不同时间的补贴方案对居民打车难度的实际影响效果数据，我们从公司对每单的补贴金额入手，分析每单补贴金额范围为0～15元，认为补贴金额再高对公司利益有较大损失。

“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。

2015数学建模互联网出租车

辆数量不变时，出租车司机所得利润低于合理水平，公司会给予一定的补贴；当燃油价
格下降，公司补贴金额 A 为负值，说明出租车司机所得利润高于合理水平，公司会提高
出租车管理费用。
8
燃油价格变化前后，出租车公司对出租车司机的财政补贴金额计算过程如下图：
油价变化之前
B 司机期望最大利润 M1
油价变化之后
司机期望最大利润
罗湖
75.0% 100.0% 13.3% 0.0% 20.0% 57.1% 100.0% 22.2%
福田
87.2% 86.7% 55.8% 30.4% 28.9% 15.4% 50.0% 61.1%
宝安
89.9% 100.0% 60.6% 61.1% 21.8% 87.0% 75.0% 81.3%
南山
租车经营者实际利润记为 B。
（2）出租车公司对司机的补贴方案
在此基础上，基于出租车司机经营合理利润水平的出租车补贴方案，通过以下方法
确定。假设燃油价格变化之前，出租车司机经营实际利润 B1 与预期最大利润 BM1 之
比反映了出租车行业经营利润的合理水平。那么，燃油价格变化之后，出租车司机经营
B 的合理利润 * 与其期望最大利润之比，即 2
5
图二按空间角度及图二我们可以得到，由于福田、罗湖、南山三个区属于经济特区，处于深圳市内部繁华地段，而宝安市与市中心较为偏远宝安区出租车空驶率一天内一直居高不下，人流量少而出租车偏多，“供求匹配”程度较低；而福田区出租车空驶率载大部分时间低而稳定，说明该区“供求匹配”程度较高。根据数据由里程利用率的公式计算出不同车在不同日期下的里程利用率（部分数据见附录），如下表四所示：
B B*
1 2

“互联网+”时代的出租车配置的研究

也成为人们关注的热点话题。我们正处于以互联网为背景的大数据时代，打车软件的推出实现了乘客与出租车司机之间的信息交
流，在打车软件公司不断推出新的补贴政策让市民受惠的同时，如何正确的利用打车软件合理的配置出租车资源也成为需要思考的问题。我们通过对所查数据的分析、整合，找到可以表示出打车难易度的指标以及影响打车难易度的主要影响因素，建立出租车的运量投放模型，利用车辆满载率和乘客等待时间的关系，加入各公司补贴政策因素，间接表示出打车软件公司对“ 缓解打车难” 所
起到的作用不是特别明显。
关键词：运量投放模型；车辆满载率；乘客等待时间
随着社会的发展，我们进去以大数据出租车运营过程中的燃油费用（Ａ）、车运营情况，就需要动态分布，动态分布为背景的时代，大数据时代也引发了许多车辆的损耗（Ａ）以及出租车所花费的费表现出了各个采样时刻的出租车运营状服务平台，打车软件就是依托互联网建立用（Ａ３）为主要的运营成本，将出租车运行态，可以针对某一个参数进行分析，围观的服务平台，在打车软件公司推出补贴方的收入（Ｂ）和所花费的费用进行方程表示调控，在其他条件不变的情况下，当车辆案同时，也产生许多社会热点问题，影响Ｅ＝Ａ。＋Ａ＋Ａ。在出租车运营过程中有很多满载率增加过多的时候，出租车资源会供着我们的生活。下面建立合适的模型，解影响因素，模型假设中将其忽略不计，将不应求，应该加大投放量，确保满载率稳决出租车补贴方案能否缓解 “ 打车难 ” 的出租车运营过程进行简化，方便模型的建定在一个稳定的参数，使顾客、司机、出租问题？立，在这样的条件下，可以表示出一个周车公司都处于一个相对稳定的水平。我们假设不考虑自然因素对出租车期内的出租车运营费用情况（为车辆行静态方程以及车辆满载率的动态分的影响、道路发生交通事故对出租车的影驶平均速度；Ｔ为时间周期；为每公里布能够基本的推导出乘客等待时间的关响；不考虑打车软件发生故障对出租车的耗油费；Ｂ为汽油价格；ｗ为出租车运价；系，分析出出租车目前的运营情况，探究影响；其它影响供求关系的因素忽略不Ｃ为出租车公司管理费用；）：在出租车运营过程中，各影响因素之间的Ｅ＝Ｔ（１）・Ｖ・Ｗ计；不考虑驾驶员主观因素的影响；流动关系。通过定量分析，固定某些因素探究人口使用出租车出行和固定人口使用出Ａ：主要因素的影响程度，建立模型框架，观Ｔ．Ａ２＋Ｔ．６＋Ｔ・Ｂ＋Ｃ租车出行时间耗时相同；研究的出租车类测探究因素的动态变化，但是模型中由于型一样；出租车运营成本与车辆满载率之将两个式子合并得到忽略了很多影响因素，所以得出的结果可１）．ｖ．ｗ：Ａ，＋（）：！：Ｂ＋间的影响忽略不计；出租车投放量、运价（能会有相对较大的误差，不过基本的发展Ｔ・Ｂ＋Ｃ０ｃ水平、城市发达程度保持不变。趋势不会受到很大影响。将方程化简可以得出运价和车辆平在出租车运营过程中，对一个城市而在备个打车软件公司发布各种打车均满载率、消耗费用之间的关系言，乘客的等待时间短，就说明城市的数补贴方案的同时，根据我们列出的静态方量明显过多（出租车资源供大于求），乘客ｗ＝＋Ｂ程给出的车辆满载率和运价、费用等关系的需求可以被满足，出租车的车辆满载率化简得中可以看出，运价在方程中被约掉，而各就会很低，导致出租车资源的运营成本大个打车软件公司所发放的补贴政策不会Ｃ＋Ｇ＇Ｖ＂￣－Ａ２＋Ｂ＋大提高。如果出租车数量较少，出租车满对乘车满载率有任何影响，当使用打车软ｗ＝： — ＋— ＋载率很低，就会是乘客等待时间大大增件的人数多的时候，不使用打车软件的人加，打不到车的情况，所以依据乘客等待上述等式能表示出出租车运价和车的等车时间将会大大加长，使整个运营过费用之间的关系，当汽车程中总的车辆满载率不会改变。而我们在时间和出租车满载率进行建立模型。判断辆平均满载率、出租车运价和运营损分析的时候就说明车辆满载率在一定程乘客等待时间，将其与打车难易度结合到平均满载率不变时，起。耗、出租车司机收入和出租车公司管理费度上可以代表乘客等待的时间，所以说备乘客的需求水平是一种抽象描述，将用之间呈线性相关关系。个打车软件公司推出的补贴方案对于 “ 打其表达出来要使用出租车供求匹配的重但是，汽车在运行过程中是一个不断车难 ” 问题并不会有太明显的改善。要指标之一的车辆满载率，车辆满载率从变化的数值，不断反馈着乘客、司机以及参考文献『勺信息，因此我们建立的方程只［定角度表现了乘客对出租车的需求程公司之间Ｉ１】姜启源、谢金星、叶俊编著，《数学模型》度，满载率高说明乘客对出租车需求高，能是静态的。只能用来确定各个方程参数（第四版），【Ｍ】北京：高等教育出版社，２００３．０８．乘客等待时间就相对的长。在忽略不计运｝『勺初始值，整体发展趋势和比例。营成本和车辆满载率之间的影响关系下。化简可以得出车辆平均满载率和费【２】杨康、齐怀超、肖飞，城市出租车的投放出租车车辆满载率就是探究乘客和出租用之间的关系如下控制模型研究，电子设计工程，第２１卷第车之间供求关系的中心思想。在一定时亥０ｗｖ一旦一ｖ — Ａ２－Ｂ — Ｃ９期：１９１页．２０１３．０５． ———旦—一同一个周期内载客车数量和总出租车数Ｇ＝【３】卡卡，２０１３年第一季度全国各城市平量的比值表示车辆平均满载率。均月薪榜单．然而运价在化简过程中约掉，只剩下车辆对一定数量（１０ｏ或者２００）的出租车项目名称： “ 互联网＋ ” 时代的出租车平均满载率和费用之间的关系。在周期内进行抽样调查。可以得出车辆平资源配置静态方程能够描述宏观情况，如果想均满载率，也就能够得出在某个时刻的所项目编号：２０１６１３７４４０５０要知道一天内每一个时刻所对应的出４）总第１２８５

数学建模在“互联网 ”时代的应用——出租车资源配置

了优化，忽略天气、路况等对模型建立的影响。
用强有力的结果进一步证实了数学模型的有用性。
三、模型建立与求解
针对这一数学模型建立有如下几个合理的指标：1. 出租车
需求量；2. 乘客打车难易程度；3. 被抢单时间。通过滴滴快的
打车平台导出深圳市 2019 年 9 月 8 日这一天内各个指标的数
据，例如：被抢单时间、乘客打车难易程度、出租车需求量、出租
花的总费用超过起步价每多 10 元则可享受减 5 元的福利。
2. 对于出租车司机：若出租车司机通过这个新的打车软件
平台接到乘客的话，则每单生意可以享受到本单生意所花燃油
费的 10% 的补贴；若司机通过这个新的打车软件服务平台接
到的生意超过这个月总生意的 50% 的话，即可享受每个月 300
元的补贴。
一有用信息进行加工和分析，最终获取最优最佳的建议。
关键词：出租车；补贴；出租车需求量
一、问题
出租车在大城市特别是一线大城市的交通中起着关键性
的作用。随着城市设置规模的日益扩大，人们对于出行需求不
断地增加，然而导致出租车的领域散布与顾客叫出租车中的需
求散布这两者之间很难做到协调的。因为这协调不匹配，就出
现了一系列打出租车困难的情况，最重要的是这一情况在一线
间上来分析打车难，往往出现在一些人群聚集、交通堵塞和边
远的地方。
对于想要创立一个新的，更有利于司机和乘客打车软件服
务平台，并且这个平台一定要比平常的招手拦车要更好，因此，
假设制定了以下的补贴方案：
1. 对于乘客：若乘客使用这个新的打车软件平台叫车，所
据来支撑模型，通俗易懂，形式简洁能被大多数人所理解；
和出租车分布和抢单时间的数据进行分析，提升了模型的实用

“互联网”时代的出租车资源配置问题评析

“互联网”时代的出租车资源配置问题评析一、本文概述随着"互联网+"时代的深入发展，出租车行业作为城市交通的重要组成部分，正面临着前所未有的挑战与机遇。

传统的出租车资源配置模式已经无法满足日益增长的出行需求，而互联网技术的广泛应用为出租车行业的创新提供了可能。

本文旨在探讨"互联网+"时代出租车资源配置的问题，分析现状，揭示存在的问题，并提出相应的解决策略。

我们将首先回顾出租车行业的发展历程，分析传统出租车行业的资源配置模式及其存在的问题。

然后，我们将深入探讨"互联网+"时代出租车资源配置的新模式，如网约车平台的兴起、共享经济的影响等。

在此基础上，我们将对"互联网+"时代出租车资源配置的优缺点进行分析，揭示其面临的挑战和机遇。

本文将提出在"互联网+"时代背景下，如何优化出租车资源配置的建议。

我们希望通过这些建议，为出租车行业的健康发展提供参考，为城市交通出行的高效便捷做出贡献。

二、“互联网+”时代出租车资源配置现状分析随着“互联网+”时代的到来，出租车行业也迎来了前所未有的变革。

借助大数据、云计算等先进技术，出租车资源配置的效率、准确性和灵活性得到了显著提升。

然而，与此也暴露出一些问题，需要我们进行深入的分析和思考。

从资源配置效率来看，“互联网+”时代下的出租车行业通过智能调度系统，实现了对出租车资源的快速匹配和优化配置。

乘客可以通过手机APP实时查看附近的出租车信息，并在线预约，大大提高了出租车的利用率和乘客的出行效率。

然而，这也导致了部分区域、部分时段出租车资源的供过于求或供不应求，尤其是在高峰时段和热点区域，出租车资源紧张的问题仍然突出。

从资源配置的准确性来看，“互联网+”时代下的出租车行业通过大数据分析，可以更加准确地预测乘客的出行需求和出租车资源的分布情况，从而进行更加精准的资源配置。

然而，由于数据的时效性和准确性问题，以及出租车司机对智能调度系统的接受程度等因素的影响，资源配置的准确性仍然存在一定的提升空间。

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。

“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。

《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》范文

《“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》篇一
一、引言
随着“互联网+”时代的到来，出租车行业经历了前所未有的变革。

传统的出租车运营模式与新兴的互联网技术相结合，不仅为乘客提供了更为便捷的叫车服务，也使得出租车资源的配置更加高效和智能化。

然而，在这一进程中，也暴露出了一些资源配置方面的问题。

本文将对“互联网+”时代的出租车资源配置问题进行评析，旨在探讨其现状、问题及未来发展方向。

二、互联网+出租车行业的现状
在“互联网+”的推动下，出租车行业实现了信息化、网络化、智能化的升级。

通过手机APP、网络叫车平台等工具，乘客可以更加便捷地叫到出租车，提高了出行效率。

同时，出租车司机也能通过智能调度系统实时了解车辆状况和订单信息，提高了运营效率。

此外，互联网技术的应用还为出租车行业提供了数据支持，使得行业管理者能够根据数据进行分析和决策，优化资源配置。

三、出租车资源配置存在的问题
尽管“互联网+”为出租车行业带来了诸多便利，但在资源配置方面仍存在一些问题。

1. 资源分配不均：在高峰期或特定区域，由于供需不平衡，导致出租车资源分配不均，部分地区叫车困难。

2. 空驶率较高：由于智能调度系统不完善或司机对平台的依赖程度不同，部分出租车存在空驶率较高的问题，浪费了资源。

3. 价格机制不合理：部分地区在特定时段或特定情况下，出租车价格过高或过低，影响了市场秩序和资源配置效率。

4. 监管不足：虽然有相关监管部门对出租车行业进行监管，但在互联网环境下，仍存在监管不到位、数据不透明等问题。

四、问题分析
造成。

互联网时代打车软件现状和发展分析论文

[键入文字]互联网时代打车软件现状和发展分析科目移动电子商务学院管理学院专业班级电子商务年级2013级学号XXXXXXXXXXX学生XXXXXXXX指导老师XXXXXX2016年12月摘要一种新型的互联网“分享经济”新模式，基于“共享经济”理念的网络约车类软件不仅等待时间短，服务好，支付便捷，又可以缓解出行困难、交通拥堵、尾气污染等大城市的顽疾。

打车软件涉及到交通监管部门、出租车汽车公司、打车软件平台企业、司机和乘客等各方的利益与责任，目前尚无相关法律对其进行监管与保护,各地方政府亦对网络打车软件秉持迥异态度。

如何引入市场机制和建立法律监管体系解决当下所面临的难题，考验着全社会与决策者的智慧。

关键词:打车软件;存在问题;发展对策;法律监管目录互联网时代打车软件现状和发展分析..................................................................................................... - 1 - 引言....................................................................................................................................................... - 4 - 网络约车行业现状研究 .......................................................................................................................... - 4 -1.1网络约车行业发展背景................................................................................................................. - 4 -1.2网络约车国外发展现状 ................................................................................................................ - 6 -1.3网络约车国发展现状.................................................................................................................... - 7 - 网络约车存在的问题分析....................................................................................................................... - 8 -2.1与传统出租车的新旧利益冲突...................................................................................................... - 8 -2.2车辆准入混乱与乘客安全问题..................................................................................................... - 8 -2.3快捷支付风险与现金安全问题..................................................................................................... - 9 -2.4法律边界模糊与市场监管空缺..................................................................................................... - 9 -2.5盈利模式不清晰的发展困境 ...................................................................................................... - 10 - 网络约车的发展对策分析..................................................................................................................... - 10 -3.1建立和谐互融的发展新机制 ....................................................................................................... - 10 -3.2加强资质审查与加强行政监督.................................................................................................... - 11 -3.3完善软件功能与完善奖惩机制.................................................................................................... - 11 -3.4加紧立确引导行业发展............................................................................................................... - 12 -3.5 网络约车企业的SWOT分析 ..................................................................................................... - 12 - 总结..................................................................................................................................................... - 14 - 参考文献.............................................................................................................................................. - 14 -引言打车软件以其科学合理的大数据分析匹配距离乘客最近的专车资源，有效解决了空置资源的高效利用。

《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》篇一一、引言在“互联网+”时代的背景下，传统出租车行业正面临着深刻的变革。

以大数据、云计算和移动通信等为驱动的科技革新，重塑了出租车的资源配置方式和服务模式。

传统的以供求关系为基础的出租车资源配置模型，已无法满足日益增长和多样化的出行需求。

因此，构建一个高效、智能的出租车资源配置模型，对于提升出租车行业的服务水平和效率具有重要意义。

二、传统出租车资源配置模型的局限性传统的出租车资源配置模型主要依赖于供求关系和人工调度，其局限性表现在以下几个方面：1. 信息不对称：乘客与出租车司机之间缺乏实时、准确的信息交流平台，导致供需失衡。

2. 调度效率低：人工调度方式无法快速响应突发情况，造成资源浪费和乘客等待时间过长。

3. 缺乏个性化服务：无法根据乘客的特殊需求提供个性化服务。

三、互联网+出租车资源配置模型构建针对传统出租车资源配置模型的局限性，结合“互联网+”的技术优势，构建新型的出租车资源配置模型如下：1. 数据平台建设：通过建立大数据平台，实时收集并处理出租车供求信息、交通路况信息等数据，为资源调度提供决策支持。

2. 智能调度系统：通过云计算和移动通信技术，构建智能调度系统，实现乘客与出租车之间的信息互通，快速匹配供需关系。

3. 多样化服务模式：通过移动应用程序等手段，为乘客提供预约、拼车、专车等多种服务模式，满足不同需求。

4. 动态定价机制：根据交通拥堵程度、距离远近、时间段等因素，实行动态定价，既保证司机的收入，又降低乘客的出行成本。

5. 评价与反馈系统：建立乘客对服务的评价与反馈系统，提高服务质量，促进司机与乘客之间的良性互动。

四、模型实施效果及优势实施“互联网+”出租车资源配置模型后，将带来以下效果及优势：1. 信息透明化：乘客可实时了解附近可用出租车数量及位置，提高出行效率。

2. 调度高效化：智能调度系统可快速匹配供需关系，减少空驶和等待时间。

3. 服务个性化：乘客可根据个人需求选择不同服务模式，提高出行体验。

“互联网+”时代出租车资源配置

“互联网+”时代出租车资源配置作者：高文俊李炳谕侯晴晴冷月月孙多多来源：《理论与创新》2020年第17期【摘; 要】通过对上海、北京与成都三座城市出租车在不同时空下的需求关系等，运用SPSS做回归分析，建立出最优的供求匹配模型，为分析不同空间的出租车资源配置，我们分别选取上海，成都作为统计数据的对象，选取国民经济总值，市区人口，人均收入以及年份作为主要影响因素，并用SPSS作相关性分析。

针对打车问题，以北京的交通为例，给出补贴方案，并对每种进行计算，比较。

最终选择一款效果最好的补贴方案。

【关键词】“不同时空;SPSS;回归分析;供求匹配模型”1.问题重述1.1引言出租车是市民出行的重要交通工具之一，是提供公众个性化的“门到门”服务的便捷运输方式。

“打车难”也是社会普遍关注的热点问题，随着互联网+时代的到来，一系列打车软件的产生和发展更加便利了人们的出行。

而如今，滴滴和快车两大打车软件在众多打车软件中脱颖而出。

为使得出租车资源配置最优化，出租车行业消费者，出租车司机以及打车软件运营商利益最大化，我们希望建立数学模型解决以下问题。

1.2问题提出问题一：尝试建立合理的指标，分析不同时空出租车资源的供求匹配程度。

问题二：分析各公司的出租车补贴方案是否对打车难有帮助。

问题三：如果要设计一个新的打车软件平台，你们将设计什么样的一个补贴方案。

假设1：假设在统计上海与成都的数据进行调查与统计的时候，没有大型活动的特殊情况。

假设2：假设司机出行不受到大型自然灾害以及疫情的影响，不考虑地域拥堵。

假设3：假设问题一中各影响因素之间独立，互不影响。

假设4：假设24：00到5：00之间出租车不营业。

2.模型建立与求解2.1问题一的分析与求解（1）问题一的分析：问题一要求我们建立合理的指標来分析不同时空出租车的供求匹配程度，所谓不同时空主要是指不同空间与不同时间，从两个方面考虑。

不同空间上我们选取上海与成都，用SPSS做回归分析，主要因素我们选取年份，国民生产总值，人均收入，以及市区人口，来探究这四个因素对于不同空间的出租车资源供求匹配程度的影响，从时间上，我们对同一地点做年度分析以及一天中不同时间段找出影响出租车供求匹配的主要因素以及其程度大小。