“互联网+”时代的出租车资源配置__数学建模.doc

在“互联网+”时代，出租车资源配置的数学建模成为了解决城市交通问题的重要手段。本文主要探讨了三个关键问题：1) 不同时空出租车资源的供需匹配程度；2) 打车公司补贴措施对缓解打车难的影响；3) 如何设计新的补贴方案。 对于问题一，模型首先通过分析不同时间段的出租车空驶过程次数和空驶等候时间来建立空驶率模型，以评估供需平衡。在早高峰时段，空驶率较高，建议适当增加出租车数量以满足需求。接着，构建了城市出租车网络供求匹配平衡模型，该模型考虑了驾驶员的搜客行为规律，并设计了迭代求解算法，通过实例验证了算法的有效性。 在问题二中，作者建立了一个顾客满意度模型，考察了司机占比、顾客占比以及司机积极度等因素对满意度的影响。通过对现有打车公司补贴措施的分析，得出结论：补贴措施确实有助于改善打车难的情况。 针对问题三，研究者在问题二的基础上构建了一个优化模型，旨在维持出租车空载率恒定的同时，寻找最佳补贴方案。利用MATLAB编程求解，得到了最优化的结果，并进行了模型检验，证明了模型的合理性。 在模型假设上，文章提出了多个假设，如不存在路抛现象、出租车以最短路径完成运输等，以简化问题并便于建模。此外，模型还考虑了打车软件用户增长的趋势、满意度与等待时间的关系以及司机收入与空驶率的关联。 符号说明部分，文章定义了一系列变量，如搜索起点和终点集合、出租车出行时间、顾客等待时间和满意度等，为后续的数学分析提供了清晰的框架。 综合来看，这篇文章通过数学建模方法，系统地分析了“互联网+”时代出租车资源配置的问题，提供了量化分析供需平衡、补贴效果及补贴策略优化的方法。这不仅有助于政策制定者更好地理解和解决打车难问题，也为未来的智能交通系统提供了理论支持。模型虽有一定假设，但在实际应用中仍需结合实际情况进行调整，以确保解决方案的有效性和实用性。