2015年全国大学生数学建模竞赛B题国一优秀论文.pdf

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1、“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文讨论了“互联网+”时代的出租车资源配置问题。建立了出租车资源配置模型、补贴映射模型、订单质量评价模型，利用Matlab、SPSS软件，实现了对不同时空下的出租车资源的匹配程度、不同打车软件的补贴政策对“缓解打车难”帮助程度的问题求解。针对问题一，首先选取了西安的钟楼、大雁塔、火车站、北大街、小寨、西安交大和子午大道作为研究的七个地点。为了更好地分析出租车供求匹配程度，我们给出两个指标：服务满意度、被抢单时间，在此基础上使用主成分分析法建立出租车资源配置模型，分析不同时空下的供求匹配程度。从结果中

2、可分析得到：从空间上看，西安不同地点的供求匹配程度有其各自鲜明的地域性特点；从时间上看，早高峰及晚高峰时各个地点0均表现出供求关系紧张的情况。针对问题二，搜索了滴滴和Uber两大主要的打车软件公司的补贴方案。建立补贴映射模型，观察出租车供应量、打车需求量、被抢单时间在补贴政策前后的变化，将变化后的值代入问题一建立的资源配置模型中，得到补贴后的出租车匹配程度。经计算，两家公司的补贴方案均起到了缓解“打车难”的作用。针对问题三，分析得到打车难的重要原因之一是：司机因为不同订单的利益不同而“挑单”。针对这种现象，我们建立了订单质量评价模型，

3、得到司机不同订单的收益值，通过调整不同订单的补贴价格，使得每一订单的收益值基本相同，从根本上遏制了司机“挑单”的行为，缓解了“打车难”的现象。关键词：出租车资源配置主成分分析法SPSS补贴政策孟德尔遗传定律1一、问题重述1.1问题背景互联网正在改变人们的生产方式和生活方式，互联网的本质在于：利用网络平台上更高效率的信息沟通与分享，人们可以聚集和有效配置更多的生产要素，从而降低交易成本、提高生产效率。可以毫不夸张地说，互联网技术正在以多种方式对出租车行业进行重塑，它带来了新的机遇、也产生了新的问题，出租车是市民出行的重要交通工具之一，“

4、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，有多家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。1.2问题提出(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，你们将设计什么样的补贴方案，并论证其合理性。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

5、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问题一分析问题一研究的是不同时空出租车资源的“供求匹配”，即分析在不同时间、不同地点出租车的供求关系。由于出租车始终处于动态变化中，为了简化模型，可选取不同时间段和地区进行对比研究。为了更好地分析出租车供求匹配程度，我们给出两个指标：服务满意度、被抢单时间。在此基础上使用主成分分析法建立模型，分析不同时空下的供求匹配程度。2.3问题二分析为解决问题二，首先要收集各依托移动互联网建

6、立的打车软件平台的补贴方2案，本文选取所占时长份额最大的两家打车软件公司：滴滴、Uber的补贴方案来分析其是否对缓解打车难有帮助。其次，将打车难问题定量转化为：被抢单时间、出租车供应量、乘客需求量的关系，分析比较各补贴方案对这三个变量的影响，从而来分析其是否对缓解打车难有帮助。2.4问题三分析分析打车难的原因主要是出租车司机“挑单”，而“挑单”的主要原因是不同订单的收益不同，如果可以通过给予补贴来弥补这种收益差距，从而使不同订单的收益基本相同，那么就能从根本上防止打车难的现象发生。我们基于这种想法可以建立数学模型，调整不同订单的补贴价

7、格。三、模型假设1.假设所用数据真实可靠。2.假设打车软件的使用率为80%。3.假设出租车司机不设置接单范围。4.忽略节假日等特殊原因使出租车供应量、需求量发生较大改变的情况。四、符号说明符号符号说明x打车总需求量打车软件使用率y出租车供应量Y服务满意度z打车需求量t被抢单时间司机每单收益03M每单的直接收入0C每单的成本0T每单的消耗时间0E(F)结束上一订单后的空驶油耗1E(T)结束上一订单后的空驶时间1五、模型建立与求解4.1问题一——出租车资源配置模型4.1.1研究对象的选取1.城市的选取在建立模型之前，我们应选取一个合适

8、的城市进行深入调研。一个合适的城市，有利于提高模型的精确性，增强模型的广泛性。通过查阅资料，得到可以衡量城市间出租车供求关系的三大指标为：里程利用率、出租车万人拥有量、车辆满载率。结合这三个指标，我们进一步分析，选取西安