“互联网+”时代的出租车资源配置论文初版(国)

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1、“互联网+”时代的出租车资源配置摘要出租车是市民出行的重要交通工具之一，“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。以此为背景提出了三个问题，本文主要运用了功效系数评价模型，线性约束优化模型，AHP-模糊综合评判模型等方法成功解决了这三个问题，得到了在打车软件推行的背景下出租车在不同时空的资源“供求匹配”程度，也分析了各公司的补贴方案对缓解“打车难”是否有帮助。最后我们根据第一问所建立的相关指标提出了一套相关补贴方案，并且对方案的合理性做了一个有力的论证

2、。针对问题一，用北京市的出租车运力规模评价系数来衡量出租车资源“供求匹配”程度的大小，根据影响出租车运力规模的因素确立了六个合理的衡量指标：道路网密度（）、出租车万人拥有量、出租车公交出行结构比重、里程利用率、出租车空载率、乘客等车时间，并分别查阅相对应的数据材料（），运用功效系数评价法（），计算在北京市的出租车高峰时段和午平峰的运力规模综合评价指数分别为0.77、0.47，从而得出高峰时段北京市出租车供求匹配程度良好，午平峰时段其匹配程度较低。然后根据数据用Matlab软件做出了在北京市同一时段不同街道的出租车资源“供求匹配”程度大小分布的三维立体图（），从而得出北京市在同一时段市中心出租车

3、供求匹配程度较高，城区外出租车供求匹配程度较低。针对问题二，我们选取使用打车软件的顾客满意度作为打车难易的程度的参考标准，从各打车软件公司的出租车补贴方案影响到的诸多因素中选取顾客覆盖率、司机覆盖率、出租车空载率、顾客打车的平均等车时间作为四个变量，根据近几年的相关数据（）分析确定上述四个与顾客满意度这一因变量之间的函数关系，建立优化模型。通过计算打车软件市场分析报告中的图表参数得出相应函数关系式中假设的常系数，从而依据所建立的优化模型分析出各公司补贴方案在一定程度上能够缓解打车难的现象。针对问题三，根据问题一中的评价指标，制定出人公里补贴、车公里补贴、线路补贴三个方面的补贴方案，然后根据实施

4、补贴后影响的相关指标建立AHP-模糊综合评判模型，并且用目标驱动构权法算出空载率、实载率、收入水平等指标影响打车难的权重系数，最后用模糊综合评价的方法得到该方案的合理性良好。关键词:出租车运力规模打车难优化模型AHP-模糊综合评判1.问题的重述1.1引言随着社会经济的发展，出租车已逐步成为受市民欢迎的重要交通工具之一，然而“打车难”该社会热点问题一直备受关注。随着“互联网+”时代的到来，多家公司利用移动互联网建立了打车软件服务平台，不仅实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，还提高了整个出租行业的服务质量。各打车软件服务平台还推出多种出租车的补贴方案来改善软件的实用效果，增加软件的使用人数，同时

5、缓解“打车难”的局面。1.2问题的提出围绕市民“打车难”这一热点问题以及随互联网发展而崛起的打车软件服务平台的相应补贴方案，本文依次提出如下问题：（1）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，要求设计出相应的补贴方案，并论证其合理性。2.问题的分析2.1问题一分析题目要求建立合理的指标来分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度，所以首先应找到可以正确衡量出租车资源“供求匹配”程度的标准。虽然滴滴打车、快的打车等打车软件已得到进一步推广，但由于出租车驾驶员与乘客之间信息仍存在

6、不对称，所以仍会造成乘客的需求与出租车的供给不协调，而导致“打车难”问题。因此，要想建立合理的衡量指标，就应分析能影响出租车供求匹配的各个基本因素。其中，占主导地位的主要因素分为六种，相应的就得出以下六个衡量指标：道路网密度；万人拥有量；出租车分担率；里程利用率；空载率；乘客等车时间。针对所调查对象的具体情况，通过对上述六个指标的描述，来切实分析在同一地点不同时间段的出租车资源的“供求匹配”程度，和在不同地点同一时段的出租车的资源“供求匹配”程度来达到研究不同时空下研究出租车资源“供求匹配”程度的条件。2.2问题二分析题目要求分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助。因此我们可以选

7、取使用打的软件的顾客的满意度作为参考指标来分析补贴方案是否有助于缓解打车难的现象，顾客容易打车则满意度高，意味着缓解了打车难现象；反之，顾客打不到车则会降低满意度，意味着并不能有效缓解打车难现象。首先，我们可以提出假设来建立顾客使用打车软件的满意度模型。然后，根据影响顾客满意度的因素可以分析出各公司出台补贴方案和影响顾客满意度的因素之间有所关联，能够间接地影响打车难易度。2.3问题三分析题目要求在