PDF《王新茂》

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一、 问题重述 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.题 目要求搜集此类数据并利用搜集到的数据尝试建立数学模型并研究如下问题: (1) 试建立合理的指标,并分析不同时间及地区出租车资源的 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 这一问题有帮助? (3) 对新创建一个打车软件服务平台, 设计出较其他公司补贴方案更加合理的方案, 并论证其合理性.

二、 问题分析 2.1 问题背景分析 出租车这一公共交通工具在实行之初是为了满足市民出行需求而设立的, 然而由于 资源配置不合理等因素的影响, 打车难 这个问题就成了社会热点问题.因此,只有 精确迅速的把握市民的出行需求才能更好的利用现有的出租车资源,实现市民出行方 便,出租车司机收入增加的双赢局面.所以,在 互联网+ 时代的到来之后,多家公 司依托移动互联网建立起了便民的打车软件服务平台, 实现了乘客与出租车司机之间的 信息互通,使得出租车资源得到充分利用,减少了空载率,增加了出租车司机的收入, 同时也方便了市民出行.与此同时,各家公司为了最大限度的缓解这一问题,都投入巨 额资金对出租车司机进行补贴.本文核心就是依托这个背景展开讨论. 2.2 数据统计分析 由于题目并没有给出相应数据, 本文所用数据通过网络爬虫程序在各打车软件服务 平台中得到,选取了北京市的十四区、两个县的

1000 个随机点通过网络爬虫程序进行 搜集并通过加权平均等手段对数据进行预处理,最终得到北京市四个核心区:城市功能 核心区(东城区、西城区 ) 、城市功能拓展区(海淀区、朝阳区、丰台区、石景山区 ) 、 城市发展新区(通州区、顺义区、房山区、大兴区、昌平区) 、生态涵养发展区(怀柔 区、平谷区、门头沟区、密云县、延庆县)的不同时间段的所需数据.因此,首先需要 确定所需统计数据的变量.根据网络爬虫得到的数据变量格式、参考相关文献以及各个 打车服务平台提供的参考指标等方面分析,题目需要解释的 供求匹配 程度,可以由 打车难易度 、 打车需求 、 打车需求量 、 被抢单时间 、 出租车分布 等四个变 量来衡量.这四个变量,不仅反映了出租车资源配给问题,而且能够反映出市民出行需 求等问题.因此,在题目中,对于衡量各个服务平台公司对出租车补贴方案对 缓解打 车难 是否有帮助这个问题,依然可以通过上述变量去衡量.

3 图19月10 号北京市出租车分布情况 图29月11 号北京市出租车分布情况 2.3 问题一的分析 在现行的互联网准则下,根据出行市民的需求、现有的出租车资源配给、移动互联 平台的高效精确等等准则,总结了 打车难易度 、 打车需求量 、 被抢单时间 、 出 租车分布 等四个指标.这四项指标能够充分体现不同时空出租车资源的 供求匹配 程度. 另外,本文选取了北京市的十四区、两个县的

1000 个随机点通过网络爬虫程序进 行搜集并通过加权平均等手段对数据进行预处理, 最终得到北京市十六个区县的不同时 间的所需数据.根据整理后的数据,通过上述四个指标,运用基于 OWA 的TOPSIS 法, 改进了传统 TOPSIS 法主观赋权的缺陷,分析了不同时空出租车资源的 供求匹配 程度. 2.4 问题二的分析 为了能够更好的利用出租车资源, 现行的多家打车软件服务平台公司均对出租车司 机提供了补贴.但是,每家公司实行的补贴制度不尽相同,其方案对 缓解打车难 问 题存在优劣的问题.本文通过建立超效率 DEA 模型,将对各家公司的出租车补贴方案 进行评价.