“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。

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。

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文通过建立出租车资源匹配模型，解决出租车补贴的问题。

针对问题一：首先，选取代表性城市以北京为研究对象，将其划分为六个区，利用滴滴打的智能出行平台对其七天中的6点、7点、8点、12点、18点、19点六个时间点、六个区的打车难易程度和被抢单时间的数据进行统计。

因难易程度和被抢单时间在此软件上均有三种情况，所以，通过难易程度和被抢单时间建立权重模型，得到比较综合的数据，由六个时间点、六个区的综合数据组成6⨯ 6矩阵，求其特征根，取特征根绝对值最大的数分别为1λ、2λ ，求两个数平方和的算术平方根为匹配度，利用MATLAB 做匹配度随时间的变化曲线，得到匹配度随时间的分布规律（见图1）。

选取北京、西安、武汉、南京、深圳五个城市计算其九月七号的匹配度，利用MATLAB 程序得出匹配度与不同城市之间的图像（见图2）。

针对问题二：1．问题重述1.1问题背景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，有多家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。

1.2待解决问题(1) 选取合适的指标，分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。

(2) 分析不同的出租车补贴方案是否有利于“缓解打车难”？(3) 若创建一个新的打车软件服务平台，怎么样设计补贴方案，并论证其合理性。

2．问题分析2.1问题一分析问题一要求分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度，即通过合适的指标对不同时间不同地区的出租车资源进行分析，进而求出供求匹配程度。

纵观全题，本文选择国内市场占有率比较大的滴滴、快的打车软件，从苍穹滴滴快的智能出行平台上人工读取数据，得到数据附表（），选取各城市打车难易程度和被抢单时间指标，根据软件统计数据，构造不同系数矩阵，由各矩阵最大特征值定义匹配度评价模型，借用匹配度模型分析不同时空的出租车资源的供求匹配程度。

“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。

“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。

《“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%。

“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。

“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。

“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。