出租车运营模式的指标体系构建与评价模型研究

出租车调价视角下居民出行选择多主体仿真系统研究
城市交通作为社会和经济活动的重要纽带,是城市居民生活不可缺少的部分。

然而随着城市交通的发展,出行难已成为妨碍人们生活的关键问题。

出租车作为北京市交通的重要组成部分,“打车难”现象更是频发。

为此,
北京市发改委在2013年6月公布了出租车调价方案,开始注重从价格角度发挥政策对交通需求的调节作用,希望在平衡各出行方式的分担率的同时促进出租车运营效率和服务质量。

出行方式选择预测是城市交通管理的重要组成部分。

居民出行系统作为一个典型的复杂自适应系统,居民在出行过程中,由于过程相关性,解析方法无法准确计算拥挤程度的大小,因此传统的出行方式分担率计算具有一定的局限性。

本文首先以复杂自适应系统理论为基础,对影响居民出行方式选择的因素进行分析,从而确立主体的出行方式选择行为决策过程。

其次,应用多主体建模仿真方法,确定了主体的行为规则,以及主体与环境的交互关系,构建居民出行方式选择的多主体仿真模型,应用logo语言在基于Starlogo的多主体仿真平台上实现居民出行方式选择的多主体仿真系统。

接着,应用此系统进行了模拟仿真,利用北京市出租车调价前的出行数据对
仿真模型进行实证,并将出租车调价前后的仿真模拟结果与统计数据中居民出行方式实际选择情况比较,从而评价出租车调价政策的有效性。

最后,基于近两年打车软件的盛行,引入打车软件业务进行模拟仿真,以评价打车软件业务对居民出
租车出行方式选择的变化。

并根据仿真结果,提出出租车分时定价策略及建议,从而对出行人群进行有
效引导,并调节出租车和打车软件存在的利益冲突。

二、问题分析
2.1 概论 目前城市“打车难”的社会问题导致越来越多的打车软件出现在市场上。以
此为背景，我们需要首先分析影响出租车资源的“供求匹配”程度的因素，进而 分析现已出台的补贴政策是否能够通过调整“供求匹配”程度进而缓解“打车难” 的现象，并在最后提出了我们自己关于补贴方案的想法。 2.2 问题一分析
0.70
0.53
0.66
0.68
0.40
0.86
0.71
0.71
0.84
0.82
0.88
0.91
0.66
0.68
0.84
0.79
6
2.被抢单时间 t 被抢单时间 t 表示客户使用打车软件下单后被司机接单的时间，可在一定程 度上反映打车难易程度。在滴滴快的打车智能出行平台上，基于需要研究的三个
时间段，采集西安的被抢单时间 t，制作表格如下：
火车站 121.23 142.45 219.44 161.04 210.23 231.67 278.93 240.28 198.67 245.92 221.38 221.99
北大街 67.23 107.52 98.23 90.99 72.92 82.98 187.23 114.38 63.95 145.23 98.25 102.48
小寨 62.19 78.31 103.20 81.23 136.25 178.27 162.73 159.08 83.82 103.27 121.93 103.01
西安交大 子午大道
47.21
43.98
82.34
64.53
102.34 65.92
77.30
58.14
121.94 67.74
167.42 93.03

出租车营运损失评估报告一、引言出租车行业作为城市公共交通的重要组成部分，为人们提供了便捷的出行服务。

然而，在出租车的运营过程中，也会面临各种潜在的损失风险。

本报告将对出租车营运损失进行评估，并提出相应的风险管理建议。

二、出租车营运损失分析1.交通事故损失：出租车在高强度的行车中，存在较大的交通事故风险。

一旦发生交通事故，将会导致车辆损坏、司机和乘客受伤等损失。

2.燃油成本损失：出租车行业的燃油成本占比较高，价格波动和过高的油价都会对经营造成损失。

3.运营时间浪费：由于交通拥堵、修路、维修等原因，出租车在运营中可能会浪费大量的时间，降低运营效率，延长乘客的等待时间，从而带来经济损失。

4.盗窃损失：出租车作为公共交通工具，经常面临盗窃风险，包括乘客的财物丢失、车辆配件被盗等，这些都会给出租车的营运带来损失。

三、出租车营运损失评估1.交通事故损失评估：分析历史数据，包括交通事故发生频率、赔偿金额等，以评估交通事故带来的经济损失，并制定相应的风险控制策略，如加强驾驶员培训、增加车辆维修保养频率等。

2.燃油成本损失评估：通过燃油价格的历史波动和车辆行驶里程等数据，对燃油成本进行评估，并制定灵活的燃油采购策略，降低燃油成本。

3.运营时间浪费评估：通过城市交通拥堵程度和出租车运营数据，分析运营时间浪费带来的经济损失，并与相关部门合作，改善交通拥堵情况，提升运营效率。

4.盗窃损失评估：通过对盗窃案件的分析，评估盗窃带来的经济损失，并加强车辆和乘客的安全管理，提高车辆防护措施，减少盗窃风险。

四、风险管理建议1.建立完善的安全管理制度，包括车辆GPS定位、安全摄像头等设备的安装，提高出租车运营的安全性。

2.加强驾驶员培训，提高驾驶技术，减少交通事故发生的概率。

3.与相关部门合作，完善城市交通拥堵状况，减少出租车运营时间浪费和经济损失。

4.制定合理的燃油采购和利用策略，降低燃油成本损失。

5.加强出租车车辆的维护和保养，减少车辆故障和损坏的风险。

基于排队论的机场出租车接客模型摘要：机场的出租车接客问题一直都是困扰司机和乘客的难题，出租车司机能否根据实际情况做出正确决策会直接影响其收益状况。

本文分别从司机和乘客两方面分析影响出租车司机决策的因素，建立了排队论模型分析司机的决策方案目的在于保证乘车效率的情况下使出租车司机的效益最大化。

关键词：logistic模型；排队论；平均到车率引言国内大多数机场所在地都远离市区，大部分乘客在机场下飞机后都需要前往市区及周边目的地，出租车是主要的交通工具之一。

机场大都是将乘客出发区与到达区分开建设，因此送客到机场的出租车司机都会面临两种选择：（A）前往乘客到达区排队等待载客返回市区。

出租车必须到机场的“蓄车池”排队等候载客，排队出租车和乘客的数量多少直接影响司机的等候时间。

（B）直接空载返回市区拉客。

出租车司机不仅需要承担燃油费及过路费等空载成本还会损失潜在的载客收益。

本文通过分析与出租车司机决策相关因素的影响机理，综合考虑机场乘客数量的变化规律和出租车司机的收益，建立出租车司机选择决策模型，并给出司机的选择策略。

1 司机决策影响因素分析影响出租车司机决策的确定因素主要为当天的航班数量、乘客数量和“蓄车池”内排队出租车数量的多少，而当天的天气状况和是否节假日为不确定因素。

因此当天的乘客数量与“蓄车池”内出租车的数量为影响司机决策的关键因素，当“乘车区”内等待的乘客数量增多时，“蓄车池”中的出租车数量也会相应增加，且二者的增长率相同，即可以用“蓄车池”内出租车的数量与到达机场的出租车数量之间的关系表述乘客数量与到达机场的出租车数量之间的关系。

综合考虑乘客数量与“蓄车池”内出租车数量的变化规律和司机收益，可以得出如下结论：当司机在“蓄车池”内因排队消耗的时间成本小于其返回市区需要承担的空载费用则其会选择A方案，反之会选择B方案。

2 分析“蓄车池”内出租车数量变化情况logistic模型又称阻滞增长模型，最初用于分析人口增长到一定数量之后增长率下降的问题[1]。