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《“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问题评析》篇一一、引言随着“互联网+”时代的到来，共享经济和智能科技在交通领域的应用愈发广泛，出租车行业也迎来了深刻的变革。
互联网技术的融入，不仅为出租车行业提供了更为丰富的资源配置手段，也带来了一系列资源配置方面的问题和挑战。
本文旨在评析“互联网+”时代下出租车资源配置的现状、问题及未来发展路径。
二、出租车资源配置的现状（一）资源数字化与智能化配置“互联网+”时代的出租车行业，通过搭建数字化平台，实现了车辆、司机和乘客之间的信息高效匹配。
借助大数据、云计算等技术，出租车公司能够实时掌握车辆运营情况，进行智能调度，提高了资源配置的效率和效益。
（二）共享经济的推动共享经济的兴起，使得出租车行业从传统的巡游式服务转向预约式服务，资源得到更合理的利用。
互联网平台提供了更多的预约和拼车服务，使出行更为经济便捷。
三、当前出租车资源配置中的问题（一）资源分配不均虽然数字化平台能够实现一定程度的资源配置优化，但在实际操作中，由于区域经济发展水平、人口分布等因素的影响，部分地区出租车资源过剩，而部分地区则出现资源短缺的现象。
这导致了资源的浪费和服务的不均衡。
（二）司机与乘客之间的信息不对称尽管互联网平台提供了大量的信息，但司机和乘客之间仍存在信息不对称的问题。
例如，乘客对车辆情况、司机评价等信息的获取并不充分，这在一定程度上影响了乘车的安全性和舒适性。
（三）政策法规与行业发展不匹配“互联网+”时代的出租车行业面临着一系列政策法规的调整和约束。
但部分地区政策制定相对滞后，不能完全适应行业发展速度和变化，导致行业发展存在一定程度的无序性。
四、解决策略与建议（一）加强政府监管与政策引导政府应加强对出租车行业的监管，制定更为科学合理的政策法规，引导行业健康发展。
同时，应鼓励和支持企业进行技术创新和模式创新，推动行业持续发展。
（二）完善信息平台建设互联网平台应进一步完善信息发布和交互机制，确保司机和乘客之间的信息对称。
《“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迅猛发展，“互联网+”已经渗透到我们生活的方方面面，其中以“互联网+出行”最具代表性。
出租车作为城市交通的重要组成部分，其资源配置的效率与便捷性直接关系到城市居民的出行体验。
因此，构建一个高效、智能的出租车资源配置模型，对于提升城市交通服务质量、优化资源配置具有重要意义。
本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置的现状与挑战，并提出相应的模型构建与优化策略。
二、出租车资源配置现状及挑战在“互联网+”时代，传统出租车行业正经历着深刻的变革。
通过手机APP等互联网平台，乘客可以更加便捷地叫车、支付和评价，而司机也可以通过平台实时接收订单信息，大大提高了出租车行业的运行效率。
然而，这种变革也带来了新的挑战。
例如，如何合理分配出租车资源，确保供需平衡；如何通过数据分析优化资源配置，提高运行效率；如何保障乘客和司机的安全与权益等。
三、出租车资源配置模型构建针对上述挑战，本文提出了一种基于大数据分析和人工智能技术的出租车资源配置模型。
该模型主要包括以下几个方面：1. 数据收集与处理：通过互联网平台收集包括出租车数量、位置、乘客需求、交通状况等数据，并利用数据清洗和预处理技术，确保数据的准确性和可靠性。
2. 供需预测：利用机器学习算法对历史数据进行训练和预测，分析未来一段时间内的乘客需求和出租车资源状况，为资源配置提供决策支持。
3. 智能调度：基于供需预测结果，通过人工智能算法实现智能调度。
在保障供需平衡的基础上，尽量减少空驶时间和里程，提高出租车运行效率。
4. 评价与反馈：建立乘客和司机的评价系统，收集意见和建议，及时调整和优化资源配置策略。
同时，将评价结果反馈给司机和乘客，提高服务质量。
四、模型优化策略为了进一步提高出租车资源配置的效率和便捷性，本文提出以下优化策略：1. 多元化服务模式：除了传统的叫车服务外，可以开发更多元化的服务模式，如拼车、预约出租等，以满足不同乘客的需求。
《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一一、引言在“互联网+”的时代背景下，共享经济与智能科技迅速发展的趋势正逐渐改变着人们的出行方式。
作为城市交通的重要组成部分，出租车行业面临着从传统模式向“互联网+出租车”模式的转型。
本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置的模型，分析其优势与挑战，并提出相应的优化策略。
二、传统出租车资源配置的局限性传统出租车行业主要依靠电话预约、路边扬招等方式进行资源配置，这种方式存在诸多局限性。
首先，信息不对称导致供需失衡，乘客难以快速找到空车，而空车也难以找到乘客。
其次，调度效率低下，缺乏有效的资源配置手段。
最后，服务质量参差不齐，乘客体验难以得到保障。
三、“互联网+”时代出租车资源配置模型在“互联网+”的推动下，出租车行业迎来了新的发展机遇。
通过互联网平台，实现了出租车资源的智能化配置。
具体模型如下：1. 数据驱动的供需匹配模型通过大数据技术，实时收集并分析出租车的位置、载客状态、乘客需求等信息，通过智能算法进行供需匹配，实现快速调度。
2. 多元化服务模式互联网平台为出租车提供了多种服务模式，如预约服务、拼车服务、专车服务等，满足不同乘客的需求。
3. 评价系统与激励机制通过乘客对司机的评价，不断优化服务质量。
同时，通过激励机制，如积分制度、优惠活动等，提高司机的工作积极性。
4. 智能调度系统利用GPS、GIS等技术，实现出租车的实时监控与调度，提高运营效率。
四、模型的优势与挑战（一）优势1. 提高调度效率：通过智能算法实现快速匹配，减少乘客等待时间。
2. 提升服务质量：通过评价系统与激励机制，提高司机服务质量。
3. 优化资源配置：通过大数据分析，实现资源的合理配置。
（二）挑战1. 数据安全与隐私保护：需要保障乘客与司机的个人信息的安全。
2. 政策法规的适应与调整：需要与政府政策法规保持一致，及时调整运营策略。
3. 技术更新与维护：需要不断更新技术，保障系统的稳定运行。
《“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+”时代的来临，信息技术深度融合到人们的日常生活中，特别是在城市交通出行方面，出租车的资源配置成为了一个亟待解决的关键问题。
本篇范文将从互联网时代的特点入手，深入分析当前出租车资源配置存在的问题及改进策略，并对行业未来发展趋势进行探讨。
二、互联网时代特点及对出租车行业的影响在“互联网+”的浪潮下，数据驱动、智能化、网络化成为了时代的核心特征。
互联网技术极大地改变了传统出租车行业的运作模式，提供了更为高效的信息匹配机制。
乘客能够通过手机App 快速叫车，出租车司机也能实时获取乘客需求信息，极大地提升了出租车服务的效率。
三、当前出租车资源配置的问题（一）供需不平衡尽管互联网技术为出租车行业带来了便利，但在很多地区仍存在供需不平衡的问题。
高峰期和偏远地区常常出现叫车难的情况，而低峰期和繁华地段则可能出现空驶率过高的问题。
（二）资源分配不均由于传统出租车行业缺乏有效的数据支持，资源分配往往依赖于司机的个人经验和直觉。
这导致资源分配不均，部分地区出租车过多，而部分地区则严重不足。
（三）服务质量参差不齐受制于传统管理模式的限制，出租车服务的质量参差不齐。
一些司机服务态度差、车况不佳，影响了乘客的出行体验。
四、改善出租车资源配置的策略（一）加强信息化建设通过引入先进的信息技术，构建智能化的出租车调度系统，实现供需信息的实时匹配，从而解决供需不平衡的问题。
（二）推广预约制度鼓励乘客通过App进行预约叫车，既能够提前规划行程，也能有效减少空驶率。
同时，预约制度还能为司机提供稳定的收入来源。
（三）提升服务质量监管通过建立完善的服务质量监管体系，对司机进行定期培训和考核，提升司机的服务意识和职业素养。
同时，加强投诉处理机制，确保乘客的权益得到保障。
五、未来发展趋势与展望（一）无人驾驶出租车的出现将改变传统出租车的运作模式，进一步提升出行效率和服务质量。
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问题评析》篇一互联网+时代的出租车资源配置问题评析一、引言在互联网飞速发展的时代，网络技术与交通出行领域的深度融合已成为全球范围内的趋势。
尤其在“互联网+”的背景下，出租车行业正经历着前所未有的变革。
通过智能化的平台和大数据分析，出租车资源的配置问题也凸显出其重要性和复杂性。
本文将就“互联网+”时代的出租车资源配置问题进行评析，旨在深入探讨这一领域所面临的挑战与机遇。
二、互联网+时代出租车资源配置的背景随着移动互联网的普及和智能手机的广泛使用，互联网平台在出租车资源配置中发挥着越来越重要的作用。
传统的出租车运营模式正逐渐被以滴滴、Uber等为代表的互联网出行平台所替代。
这些平台通过大数据分析、智能调度等技术手段，实现了对出租车资源的有效配置。
然而，在资源优化配置的同时，也带来了一系列新的问题和挑战。
三、出租车资源配置的挑战1. 供需失衡问题：在“互联网+”时代，虽然大数据和智能调度技术为出租车资源配置提供了便利，但供需失衡问题依然存在。
特别是在高峰时段和热门区域，供需矛盾尤为突出。
这导致部分乘客在需求高峰期难以及时叫到车，而部分出租车则在空驶状态下寻找乘客。
2. 司机收入不稳定：由于订单分配的不均衡，部分司机面临收入不稳定的问题。
同时，互联网出行平台在竞争激烈的市场环境下不断降低服务费用，导致司机收入进一步下降。
这不仅影响了司机的积极性，也对出租车行业的稳定发展构成了威胁。
3. 安全隐患问题：互联网出行平台在提高出行效率的同时，也带来了一定的安全隐患。
如乘客与司机之间的信息不对称、平台对司机审核不严格等问题，都可能导致安全事故的发生。
四、出租车资源配置的机遇1. 提高资源配置效率：通过大数据分析和智能调度技术，互联网出行平台能够实时掌握出租车资源的供需情况，从而进行精准调度。
这不仅可以提高出租车的运行效率，减少空驶率，还可以降低乘客的等待时间。
2. 拓展服务领域：借助互联网技术，出租车行业可以拓展服务领域，如开展拼车、专车、代驾等服务。
《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一一、引言在“互联网+”的时代背景下，共享经济与智能科技迅速发展的趋势正逐渐改变着人们的出行方式。
作为城市交通的重要组成部分，出租车行业面临着从传统模式向“互联网+出租车”模式转型的挑战。
本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型，分析其现状、问题及优化策略，以实现更高效、便捷的出租车服务。
二、出租车资源配置现状当前，出租车行业在“互联网+”的推动下，已经实现了从传统呼叫中心到移动应用软件的转型。
乘客可以通过手机APP实时叫车、预约车辆、支付费用等，大大提高了出行效率。
然而，在资源配置方面仍存在一些问题。
例如，高峰期供需失衡、车辆空驶率高等，这些问题影响了出租车行业的服务质量和效率。
三、出租车资源配置模型分析（一）模型构建为了优化出租车资源配置，本文提出了一种基于大数据和人工智能的出租车资源配置模型。
该模型通过收集和分析出租车运营数据、交通流量数据、乘客需求数据等信息，实时调整出租车分布和调度策略。
（二）模型运行机制1. 数据收集：通过安装传感器、使用GPS定位等技术手段，实时收集出租车运营数据和交通流量数据。
2. 数据分析：利用大数据分析和机器学习算法，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交通状况。
3. 调度策略制定：根据分析结果，制定合理的出租车调度策略，包括车辆分布、空驶率控制等。
4. 资源分配：将调度策略应用到实际运营中，实现资源的优化配置。
四、模型应用及效果评估（一）应用场景该模型可以应用于城市交通管理部门、出租车公司和乘客等多个方面。
城市交通管理部门可以通过该模型了解城市交通状况和出租车运营情况，为城市规划和交通管理提供决策支持；出租车公司可以通过该模型优化车辆调度和资源配置，提高运营效率和服务质量；乘客可以通过手机APP实时叫车和预约车辆，享受更加便捷的出行服务。
（二）效果评估通过实际应用和数据分析，该模型在以下几个方面取得了显著效果：1. 提高了出租车运营效率：通过实时调整车辆分布和空驶率控制等策略，降低了车辆空驶率，提高了运营效率。
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。
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。
另外模型简单，所用算法清晰，易于程序运行。
关键字：打车难；MATLAB ； Borda 数；排队论方法；多元回归模型※1 问题重述1.1 背景知识1. 出租车是当今市民出行重要交通工具之一，出租车与乘客供求失衡，专车顺风车的出现，道路拥挤，油价上涨使得“打车难”成为社会热点难点问题。
2. 各出租车公司通过市场调研出台合理的补贴方案试图缓解“打车难”的问题。
3. 随着“互联网+”时代的到来，各种打车软件如“滴滴打车”“快的”应运而生，但其对乘客及司机的补贴政策并不是长久之计，通过对市场的调查把握，创建一个新的打车软件服务平台具有重要意义。
1.2 问题概括如何根据相关调查数据来评价一个地区出租车资源匹配程度如何分析出租车补贴方案是否会缓解打车难现象如何设计一个合理的补贴方案※2 模型假设1) 每个乘客的乘车是随机且相对独立的。
2) 每辆车相对独立,出租车公司为一个容量有限的系统。
3) 乘客乘车次数不做限制。
4) 不考虑特殊天气对乘客及出租车出行的影响※3 符号定义※4 问题分析本题在“互联网+”的时代背景下，根据各公司推出的打车软件，分析其优缺点，比较以往补贴方案对缓解“打车难”的效果，进一步建立模型，运用多元回归模型创建一个新的打车软件，以弥补已有软件的缺点，利用Matlab 编程，最后利用对模型进行优化并证明其可行性及优越性。
对于问题一，首先建立合理的指标，比如以城市交通空驶率在25% 至35% 和万人拥有率为2330 辆为指标。
针对各指标综合判断出租车资源“供求匹配”是否合理，建立模型一。
对于问题二，根据“滴滴”和“快的”两家打车软件服务平台的补贴方案和一段时间来补贴模式，对比传统出租的“打车难”问题，建立了模型二。
对于问题三，通过建立有效行驶里程，平均载客次数和补贴金额之间的多元线性回归方程。
分析了各变量之间的相关关系。
※5 模型建立与求解5.1 模型一的分析与求解[1] 5.1.1 模型一的分析问题一我们求“供求匹配”程度，首先我们建立了三个程度指标分别为：顾客满 意度；出租车空载率（司机满意度）；满载率；出租车实际需求量占城市出租车辆的 比例。
城市出租车实际需求量求解模型： 以长沙市为例，该市居民通过出租车的出行量：M 1 = H 1B 1P 1D 1流动人口通过出租车的出行量：M 2 = H 2 B 2 P 2 D 2(4.1)(4.2)我们通过已经定义的变量来推导城市实际需要的出租车总行驶路程： S = M 1 + M2(4.3)C 1 C 2所以空驶率为:K = 1 -STVN(4.4)由上式变形得到城市出租车实际需求总数N = S(1 - K )TV5.1.2模型的求解该依市据对固定居民和流动人口出行相关调研数据如表 4(4.5)4：（相关符号意义见符号说明）H157.4 P10.94％H26 P235.3％B12.86 S1 2.3B22.50 S2 2.3T 16.5 V13.39K 0.636 N13050由模型一建立的模型和表2 数据求得城市居民和流动人口通过出租车的出行量M1= 57.4 ⨯2.86 ⨯0.94% ⨯11.04 =17(4.6)M2= 6 ⨯2.50 ⨯35.3% ⨯11.04 = 58.5该市实际出租车行驶里程:S =M1 +M2 =17+58.5= 32.8(4.7)(4.8) C1C22.3 2.3该市实际出租车需求量:N =ST (1 -K )V=32.816.5 ⨯(1 -0.364) ⨯13.39= 0.233(4.9)由表二该市的实际拥有量为3050 辆，但是该市实际需求量为2330 辆，供应和需求之间相差较大势必会有不能充分利用的出租车，所以就出租车供应和需求者一对指标分析该市出租车匹配不合理5.2 模型二分析与求解[2]5.2.1 模型二的分析造成打车难的原因有很多，通过网络搜索大致原因有以下几点：1. 司机收入不高（要交的份子钱多）2. 出租车的数量较少（绝对数量）3. 车辆调配不当效率较低如果我们能够对以上问题进行改善或者解决的话，可能缓解打车难这一社会现象。
下面我们通过建立排队论模型的方法对出租车补贴是否会缓解打车难进行评估。
假设：⎩1 5) 每个乘客的乘车是随机且相对独立的。
6) 每辆车相对独立,出租车公司为一个容量有限的系统。
7) 乘客乘车次数不做限制8)乘客平均乘车的人数（即乘客的平均乘车率），服从于参数为 λ 的泊松分布，出 租车平均服务效率服从于参数为 μ 的负指数分布，故问题的排队模型为 M/M/n/∞/∞.5.2.2 模型二的求解ρ = λ令 c μ ，称为系统的服务强度。
通过系统状态概率的平衡方程为⎧μ p 1 = λ p 0 ⎪⎨(n + 1)μ p n +1 + λ p n -1 = (λ + n μ) p n (1 ≤ n ≤ c ) (4.10)⎪ c μ p n +1 + λ p n -1 = (λ + c μ) p n (n > c )∞其中 ∑ P n = 1 n =0且 ρ = λ ≤ 1 c μ .由递推关系可以求得系统状态概率c -1λ k0 ∑ 1 1 λ cp = [ ( ) + ]-1(4.11)k =0 k! μ c ! 1 - ρ μ⎧ 1 ( λ )np n ≤ c ⎪⎪ p n = ⎨n ! μ 0 (4.12)⎪ 1 1 ( λ )n p n > c⎪⎩ c ! cn -cμ 0对公式进行分析得到，当 μ（出租车服务效率）增大时，p n （乘客等待率）减少，也就是 P n 与 μ 呈负相关关系。
附录一为滴滴打车 2015 年所采取的某些出租车补贴措施，结合社会实际现象和 相关评论，这些补贴措施对出租车司机的工作效率和乘客的打车满意度都是正相关 的。
所以当司机的工作效率 μ 增大时，乘客等车概率 P n 下降，打车满意度提高，即 对于“打车难”具有一定的缓解作用。
5.3 模型三的分析与求解5.3.1 模型三的分析 由于当下软件公司盲目性无筛选性补贴所以注册成功的司机，造成了专车等许多问题。
所以我们的方案： 第一我们将挑选性补贴出租车司机，提高司机的积极性。
第二设定好有效行驶里程，全天载客次数等为补贴金额因素。
第三根据指标因素和图 2 数据用回归分析法拟合好关系式。
模型解释：平均补贴金额利用仿真模拟得到5.3.2 模型三的求解表 5有效里程 全天载客次数 平均补贴金额 141.13 16.74 18.76 131.88 15.74 18.11 143.72 18.42 19.62 135.84 16.38 18.41 142.01 16.87 18.95 132.87 16.95 18.52 155.17 16.04 19.13 145.18 17.89 19.67 184.18 18.98 21.31 173.45 19.74 21.19 143.78 17.36 19.11 154.6318.4320.95平均补贴金额 y 与有效行驶里程 x 1 有效行驶里程 x 2 之间的多元线性回归模型：y = a 0 + a 1x 1 + a 2 x 2 + c(4.13)其中， a i (i = 0,1, 2) 是待估计的回归系数，c 是随机误差。
利用 MATLAB 的统计工具箱可以得到回归系数及置信区间、经验统计量的结果如 下：表 6参数 参数估计值 置信区间a 0 5.9305 [2.9700,8.8910] a 10.0347[0.0153,0.0541] a 20.4799[0.2295,0.7304]R 2 =0.9381F=68.27P=0由上表可知， R 2 = 0.9381 , x 1 x 2 与 y 相关程度较高，此模型可用。
置信区间分布在 y 轴的一侧，说明自变量 x 1 x 2 对因变量 y 影响显著。
且参数估计值全都为正， 说明补贴金额与有效行驶里程和全天载客次数呈正相关，与实际比较相符。
回归分析模型：y = 5.9305 + 0.0347x 1 + 0.4799x 2结论：通过模型，我们可以看出当增大有效行驶里程和全天载客次数，司机的平均 补贴金额增多。
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。
而且这种补贴方案能提高司机的积极性，进一步缓解“打车难”的问题。
※6 误差分析模型一由于只有该市一周内的出租车运营调查数据，针对一些特殊日期（节假日） 的出租运营情况没有考虑，并且对不同地段的出租运营情况进行了平均，在一定程度 上会造成较大的误差。
