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“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。而出租车作为交通工具中的重要组成部分, 可以给人们的生活带来更便捷的服务。所以无论是国内还是国外,对于与出租车 相关的问题都有较深入的研究。作为居民日常出行的交通工具,出租车在人们生 活中发挥着重要的作用。然而由于时间、空间等因素,导致出租车行业面临着巨 大的挑战,与此同时,也会出现“打车难”的现象。但这也正促进了依托互联网 建立的打车软件的发展以及多种出租车补贴方案的出现。当今,“互联网+”发展 迅速,所以研究互联网与出租车有关的问题是很有意义,本文要求搜集相关数据 建立数学模型求解下列问题: 问题一:建立合理的指标,分析在不同时间和空间条件下出租车资源的“供求匹 配程度”。 问题二:分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有所帮助? 问题三:若要创建一个新的打车软件服务平台,应该设计什么样的补贴方案,并 论证方案的合理性。 二模型假设 假设1:城市中不出现大量的人口迁入与迁出。 假设2:城市中出租车的数量短期内不会发生变化。 假设3:城区面积不发生大规模扩展。 假设4:城市道路发展程度不会发生大变化。 假设5:手机打车软件的使用者年龄主要集中在18~35周岁。 假设6:其它交通工具发展水平不变。 假设7:城市人均收入短期内不变。 三符号说明 影响“供求匹配”程度第一层因素的权重 W i (i1,24) 影响“供求匹配”程度第二层各因素的权重 W' i (i1,24) 修正后的影响“供求匹配”程度第二层各因素的权重 W'' i (i1,24) M用于评价“供求匹配”程度的评价因子 判断矩阵的最大特征值 max B综合评判集 U层次分析结构中第一层指标(i1,24) i 价格补贴之前打车人数 P 1 价格补贴之后打车人数 P 2 E出租车日均载客里程 n出租车辆数 出租车出勤率 l每辆车平均的日行里程。 乘客不满意度 Si 四问题分析 问题一的分析 对于问题一,要想得到出租车资源的“供求匹配”程度,首要的问题是建立 一个合理的评价指标。通过对影响出租车与乘客供求关系的广义因素进行分析, 每种大的前提下又细分为其它的影响因子,也就是构造了两个层次,再将最底层 的影响因子利用ISM解释结构模型[2]进行归类。利用层次分析-模糊综合评价模 型对得到的归类进行分析和求解,得到综合评判集合,然后考虑结合一种出租车 供需合理的标准,例如空载率这一指标对供求匹配程度进行分析。最后结合实际 着重研究不同时间和空间前提下城市出租车资源的“供求匹配程度”。 问题二的分析 对于问题二,求各公司的补贴方案对“缓解打车难”是否有帮助,考虑到不