“互联网+”时代的出租车资源配置
关于互联网时代的出租车资源配置的研究
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。
《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。
“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交通工具,其供求问题受到社会的广泛关注。
当供大于求时,过多的出租车不利于形成合理的客运交通结构,增加出租车公司的运输成本的同时,更造成了交通拥堵和环境污染等问题;当供小于求时,出租车的数量无法满足乘车市民的需要,会直接导致出租车服务质量的下降。
因此,建立一个城市出租车供需平衡的模型尤为重要。
采用里程利用率、车辆满载率、万人拥有量三个指标对不同时空出租车资源的“供求匹配”程度的进行评判。
里程利用率=营业里程/行驶里程这一指标反映车辆载客效率,比例高了,说明车辆行驶中载客比例高,而空驶比较低,对于要乘车的乘客来说,可供租用的车辆不多,乘客等待时间增加,说明供求关系比例紧张。
如果比例低了,则车辆空驶比例高,乘客租用比较方便,但经营者的经济效益会下降。
车辆满载率=载客车数/总通过车数通过控制出租汽车的满载率实现运载力与运载量的适当平衡,当在中心城市出租车载客率低于时,增加出租车运载力,从而提高服务质量,满足高峰时运载需求。
万人拥有量=车数(辆)/人口规模(万人)现行的《城市道路交通规划设计规范(GB*****—95)》规定大城市不少于每万人20辆,小城市不少于每千人5辆,中等城市可在其间取值。
根据供需平衡原理,当客运需求量与供给量达到平衡时为最佳状态。
即当由出租车客运需求量测算得到的总有效行驶里程S与由供给量得到的总有效行驶里程相等时,出租车的客运需求量与供给量达到相对平衡。
考虑到本问题中要分析不用时空出租车资源的“供求匹配”程度,以静态匹配模型为基础,加入时间维度、空间维度以及实际情况中出租车的出车率,得到供需平衡的出租车动态匹配模型。
如下:对比建设部推荐的大中城市出租车保有量标准为21veh/104人及现行《城市道路交通规划设计规范(GB *****-95)》给出的出租车拥有量的下限,2013年北京汽车保有量为22.4veh/104,略大于所给标准值,即模型所计算出结果与依据规范所推算出的相一致,可得建立的模型合理有效。
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。
互联网+”时代的出租车资源配置--数学建模优秀论文44
西安邮电大学(理学院)数学建模报告题目:“互联网+”时代的出租车资源配置问题班级:信息工程1403学号:********姓名:***成绩:2016年6月30日关于“互联网+”时代的出租车资源配置模型摘要本文以互联网+打车软件服务平台为背景,根据“打车难”现象,分别建立了出 租车需求模型, Borda 综合评价模型,排队论模型和多元回归模型,分别求出了出 租车需求函数,乘客等待概率函数和多元回归函数。
针对问题一:本文通过网络,收集了淮南市某周出租车运营相关数据(见表 1), 选取了空载率、满载率、乘客满意度、实际出租车需求量等 4 个指标,通过出租车 需求函数计算出实际出租车需求量 2330 辆,运用 Borda 计算法得出该地区出租车 资源的”供求匹配“程度为 0.61,匹配程度偏差。
针对问题二:就出租车运行效率 μ 和乘客乘车率 λ 建立 M / M / n / ∞ / ∞ 排队模 型。
得到乘客等待概率函数:⎧ 1 ( λ )np n ≤ c ⎪⎪ p n = ⎨n ! μ 0 ⎪ 1 1 ( λ )n p n > c⎪⎩ c ! cn -cμ 对函数进行数学分析和数据代入检验得出 P n 0与 μ 呈负相关,即随着 μ 的增大 P n减小。
( P n 代表乘客等待概率)结合滴滴打车公司补贴方案、社会实际现象和相关评 论,综合得出一定的补贴对出租车运行效率 μ 有促进效果,即对缓解打车难有帮助。
针对问题三:建立了司机平均补贴金额 y ,有效行驶里程 x 1 和全天载客次数 x 2 的多元回归模型,采用 MATLAB 软件,拟合得到 y = 5.9305 + 0.0347x 1 + 0.4799x 2 ,拟 合决定系数 R 2 =0.9381。
有效行驶里程每增加 100 公里,每天补贴金额多 3.47 元。
全天载客次数增加 10 次,补贴金额多 4.79 元,高于之前打车软件。
本文主要特点在于所建模型易于操作,在对原始数据进行简单预处理后,就可 应用于模型求解。
《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。
关于互联网时代的出租车资源配置的
目录•引言•互联网时代出租车资源配置现状•互联网时代出租车资源配置的优化策略•互联网时代出租车资源配置的未来趋势•结论引言01互联网技术的快速发展为传统行业带来了巨大的改变,特别是对于出租车行业。
02传统出租车行业面临着资源分配不均、信息不对称等问题,而互联网技术的引入为解决这些问题提供了新的途径。
03在这种背景下,研究互联网时代的出租车资源配置具有重要的现实意义和理论价值。
研究背景与意义研究方法采用文献综述、案例分析和实地调查相结合的方法,对互联网时代下的出租车资源配置进行深入探讨。
研究内容本研究旨在探讨互联网时代下出租车资源配置的现状、问题及优化策略。
研究内容与方法现状01出租车公司拥有车辆,并雇佣司机进行运营。
02出租车在城市中巡游,乘客通过招手或电话预定出租车。
车辆调度和管理主要依靠出租车公司的调度中心。
传统出租车资源配置模式02司机接单后前往乘客所在地接乘客,完成订单后乘客可以通过手机支付费用。
车辆调度和管理主要依靠智能化的车辆管理系统和数据分析。
基于移动互联网技术,乘客可以通过手机应用或网站预约出租车。
互联网时代出租车资源配置模式提高出租车的利用率和效率,减少空驶时间。
优势提供更加便捷和多样化的服务方式,提高乘客的出行体验。
互联网时代出租车资源配置的优势与不足•通过数据分析和智能管理,提高车辆调度的准确性和效率。
互联网时代出租车资源配置的优势与不足不足互联网技术的应用需要设备和网络的支持,对于一些地区可能存在覆盖不足的问题。
乘客对于新的服务方式可能需要一段时间适应和接受。
对于传统出租车行业来说,转型升级需要投入大量成本和精力。
01020304互联网时代出租车资源配置的优势与不足的优化策略01推广预约服务通过手机APP、电话等方式接受乘客预约,使出租车资源得到合理分配,减少空驶时间。
02动态定价策略根据供需关系实行动态定价,鼓励乘客在非高峰期使用出租车,降低高峰期的拥堵情况。
03引入拼车服务通过拼车系统将去往相同或相似目的地的乘客进行合理组合,提高车辆利用率。
“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“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析随着互联网技术的迅猛发展,出租车行业也在面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的出租车模式逐渐被“互联网+”时代所取代,出租车资源的配置也面临着新的问题和变化。
本文将对“互联网+”时代的出租车资源配置问题进行分析和评析,从而深入探讨如何优化出租车资源的配置,提高出租车行业的效率和服务质量。
一、传统出租车资源配置存在的问题在传统的出租车模式下,出租车的资源配置主要通过市场供求关系来实现。
出租车司机在路边等待客人,而乘客则通过呼叫出租车服务或拦车上下车。
这种模式存在着以下几个问题: 1.资源浪费。
由于乘客呼叫出租车或拦车上下车的方式相对分散,难以实现出租车的高效率利用。
有些地区的出租车供过于求,而有些地区则供不应求,导致资源的浪费和不平衡。
2.服务不规范。
传统出租车模式中,出租车司机的服务质量难以保证。
有些司机存在拒载、绕路、议价等不规范行为,给乘客带来不便和不满。
3.交通拥堵。
由于出租车司机在路边等待客人的方式,经常会出现出租车挤压和拥堵的情况,给城市交通系统带来不小的压力和影响。
二、“互联网+”时代的出租车资源配置模式随着移动互联网技术的发展,出租车行业逐渐迎来了“互联网+”时代。
在这个时代下,出租车资源的配置主要通过互联网平台实现。
乘客可以通过手机APP或网站进行预约叫车,而出租车司机则通过互联网平台接收乘客订单。
这种模式相较于传统模式,具有以下几个优势:1.资源高效利用。
通过互联网平台实现出租车资源的有效调度和配置,避免了出租车司机的闲置和资源浪费。
互联网平台可以根据不同地区的出租车需求动态调整出租车的数量和分布,提高资源的利用率。
2.服务优质规范。
互联网平台可以对出租车司机进行管理和监督,建立信用评价系统和投诉反馈机制,从而提高服务质量和规范司机行为。
3.交通优化。
通过互联网平台的调度,可以实现出租车的智能导航和线路规划,减少拥堵和交通压力,优化城市交通系统。
《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。
在这个时代背景下,出租车行业也迎来了巨大的变革。
传统的出租车运营模式已经无法满足现代社会的需求,而“互联网+”技术的引入为出租车资源配置提供了新的可能性。
本文旨在探讨“互联网+”时代的出租车资源配置模型,以期为出租车行业的优化和发展提供理论支持和实践指导。
二、传统出租车资源配置的局限性传统出租车资源配置主要依赖于电话预约、路边扬招等方式。
这种模式存在诸多局限性,如信息不对称、资源浪费、效率低下等。
由于缺乏有效的信息共享平台,乘客往往难以快速找到合适的出租车,而出租车司机也难以在合适的时间和地点接到乘客。
这导致出租车资源的浪费和运营效率的降低。
三、互联网+出租车资源配置模型为了解决传统出租车资源配置的局限性,引入“互联网+”技术,构建新型的出租车资源配置模型显得尤为重要。
该模型主要包括以下几个方面:1. 信息化平台建设建立以互联网技术为基础的信息共享平台,实现乘客和司机之间的信息对称。
乘客可以通过手机APP、网站等途径实时查看附近可用出租车的信息,包括车型、颜色、距离等。
同时,司机也可以通过该平台接收订单信息,提高接单效率。
2. 动态调度系统通过大数据、云计算等技术,实现出租车的动态调度。
根据实时路况、乘客需求等信息,为乘客推荐最近的可用出租车,并为司机提供最优的接单路线。
这样可以有效减少乘客等待时间,提高司机的接单率。
3. 多元化服务模式“互联网+”时代为出租车行业提供了多元化的服务模式。
除了传统的巡游出租车外,还可以发展网约车、拼车、共享汽车等新型服务模式。
这些模式可以满足不同乘客的需求,提高出租车资源的利用率。
四、实施策略与建议为了确保“互联网+”出租车资源配置模型的顺利实施,我们提出以下建议:1. 政府支持与监管政府应制定相关政策,鼓励和支持互联网技术在出租车行业的应用。
“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。
“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。
《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。
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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)
E M N R
(4)
其中, , , 0 ,且 1 。由于打车软件的特征,实现了乘客与出租车司 机之间的信息交流,即出租车司机通过打车软件可以清楚的知道乘客的需求,如当出租 车司机将一个乘客送达目的地之后,通过打车软件可以知道附近地区乘客的需求量,就 近接客,如此循环,减少了由传统寻找乘客车方式(招手拦车)的盲目性,因此近似的 认为一天中都在营业,即里程的利用率为 1。定义其权重系数 为 0。对于满载率,满 意度两个评价指标分别是站在出租车司机以及乘客的角度考虑的,比重是一样的,因此 定义其权重系数 , 分别为 0.5,0.5。 5.1.2 模型的求解 1)综合网上数据搜索方式,考虑到一天的出租车需求量以及地区特点,选定抓取 “苍穹智能出行平台”中西安市 2015.9.3——9.10 的数据进行具体分析,数据见附件 1。
6
表 3 各分区之间的出行总量 qij i 区 j 区
一 240 960 760 380
二 960 456 1319 575
三 760 1319 256 780
四 380 575 780 87
一 二 三 四
(数据源自“苍穹——滴滴快的智能出行平台”抓取)
查找网上关于出行距离与出行方式的分担率关系图,如下所示:
qij qij mij / s
(5)
式中, q ij 为载客出租车从 i 区到 j 区的总出行量(辆) ; qij 为城市总人口从 i 区到 j 区的 出行总量(辆) ; mij 为从 i 区到 j 区出租车交通方式分担率(即交通系统中出租车出行 量占总出行量的比率) ; s 为出租车平均有效载客人数(个) 。 qij 数据见表 3:
上表的数据描述了各分区之间的实际载客车数的值。 4)各区市民以乘坐出租车方式出行的计算如表 6 所示
表 6 各分区人口数与出行量
分区 人口数/万人 每个区总人口 数/万人 出行率 出行量
一区 未央区
80.6811 80.6811 27% 21.7840
二区 新城区
58.9739
三区 碑林区
61.4710
图 5 出行距离与出行方式分担率的关系
由上图可得出行方式分担率随出行距离的变化趋势,选取出租车的分担率进行分析可 知,在中程距离的情况下,出租车对于出行的分担率是相对较高的。根据各分区的位置 特点,得到表 4:
表 4 各分区之间出租车的分担率 mij i 区 j 区
一 0.2 0.4 0.3 0.1
日期出租车的需求量,如下表所示:
表 1 工作日期间每天的出租车需求量 地 需求量 日期 2015.9.8 2015.9.9 2015.9.10 区 一区 未央区 1333 1794 2447 二区 新城区/莲湖区 3280 4183 6326 三区 碑林区/雁塔区 1027 1196 2079 四区 长安区 1755 1888 2782
M 1
载客车数(辆) -p 该地区总车数
(1)
式中 p 为车辆满载率的最优值,一般认为取值为 0.65[1]最为合理。 乘客满意度评价指标 N :定义为车辆供应数与车辆需求量的比值,它的值越高, 表明车辆满足乘客的需求就越高,因此乘客的满意度就越高。
3
N
车辆供应数(辆) 车辆需求量
(2)
里程利用率评价指标 R :即营业里程数和行驶里程的比值,它的大小反映了也反映 了对车辆的需求,这个指标具有不确定性的特点。
图 1 出租车资源配置
五.模型的建立和求解
5.1 问题一 5.1.1“供求匹配”资源评价模型。 对于出租车的“供求匹配”程度的评价,常见的指标有很多,经过分析、归纳、筛 选,可选择车辆满载率,满意度以及里程利用率来度量“供求匹配”的程度。 车辆满载率指标 M :车辆的满载率为载客车数与该地区的总车数之比,该值越接 近最优值,进而 M 越大,表明该地区出租车的载客情况越良好,匹配程度越高。
图 2 西安市主城区按纬度分区示意图
4
根据题目要求,考虑不同时空的“供求匹配”程度。从西安市的城市功能区分布特 点,综合获得的数据,以纬度作为划分标准,将西安市划分为四大主要分区,如图 2 所 示: 2)不同时空的出租车需求量 综合西安市各个城区在 2015.9.8—9.10 的汽车需求量,进行统计分析,得到工作
利用上述数据画出工作日的出租车需求量对比图 4 如下:
图 4 各分区节假日的出租车需求量对比
针对图 3 和图 4 的对比分析可得:不同点在于节假日的时候,各区需求量相对于工 作日有所增加,而且“9.3 阅兵国假”对当天的需求量影响比较明显。而共同点在于每 个分区相对于西安市整体的出租车需求量的比例分布是一样的,即 2 分区最多,1、4 分区次之,3 分区最少。 3)各区载客车数求解 由于出租车运行的随机性,设有固定的起点和运行路线,给定量分析带来一定的困 难。本文从宏观的角度引入出租车出行的概念,运用 Logit 概念选择模型,得出总体出 【1】 [2] 租车交通分布预测的方法 ,得出载客出租车的出行分布与城市总人口数的分布关系
关键词: 打车软件
城市功能区
层次分析法
Matlab 模拟仿真
1
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”一直是人们普遍关注的一个社 会热点话题。打车软件服务平台便在“互联网+”的时代背景下应运而生。在经过长达 一年的打车软件补贴大战后,最终滴滴和快的两大平台占据了打车市场的主导地位。 为求得出租车行业服务的最优化,以及消费者、司机与打车软件平台运营商之间利 益的最大化。搜集相关数据,建立模型解决如下问题: (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,你们将设计什么样的补贴方案,并论 证其合理性。
快的和滴滴是目前最大的打车软件服务平台。两者的运营方式基本相同:乘客在需 要坐车的地方通过软件平台下订单,由附近的司机接单,将乘客送至目的地,乘客在线 支付,完成交易。针对出租车资源配置问题的分析如图 1 所示。 问题一,在运营过程中,出租车资源的“供求匹配”程度,有很多影响因素,比如 居民收入、所处地段、出租车万人拥有量等等。考虑到“互联网+”时代的信息化特征, 和收集数据的复杂性,选择用车辆满载率、乘客满意度、以及里程利用率这三个指标来 衡量供求匹配程度。对于车辆满载率可以参考传统的评定方式,对于满意度可以考虑供 应车辆和需求量的直接关系来反映, 对于里程利用率可以考虑实际行驶的距离和有效行 驶距离的关系。 考虑到车辆满载率太高太低都不合理, 原因在于利用率过高虽然可以增加有效行驶 距离但是必然会导致乘客等待时间变长,也就是“打车难”的一个因素,而且满意度主 要站在顾客角度,这也正是社会所提倡的。与此同时也不能忽略公司和司机的效益问题 等各个方面。所以必须建立一个综合的指标来考虑满载率,满意度,里程利用率问题。 问题二,考虑到这一个需要考虑不同层面的问题,是否缓解不能用单一的指标考虑
二 0.4 0.2 0.3 0.1
三 0.3 0.3 0.2 0.2
四 0.1 0.1 0.2 0.2
一 二 三 四
上述数据反映了任意两分区之间出租车的分担率,相邻分区之间分担率较高,车辆需求 量大的地方分担率高。
7
根据表三和表四,利用出租车的出行量和分担率,通过公式(5) ,计算 q ij (程序 见附录 1) ,可得表 5:
表 5 各分区之间的载客车数 q ij i 区 j 区
一
48.0 384.0 228.0 38.0 698.0
二
384.0 91.2 395.7 172.5 928.4
三
228.0 395.7 51.2 312.0 830.9
四
38.0 172.5 312.0 17.4 539.9
一 二 三 四
总的载客车数/辆
四区 长安区
108.3285 108.3285 27% 29.2486
二.模型假设
(1)假设只考虑西安市注册的出租车数量; (2)假设不同时空即放假日和工作日、西安市的不同城区; (3)假设车租车只有载客状态和空驶状态,不存在停留等候时间;