“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。