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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)時代的出租車資源配置模型杜劍平&韓中庚摘要打車軟件平臺增加了乘客與出租車司機之間的信息透明度,“促進了供求匹配”在一定程度上緩解了打車難問題,從另一個角度“出租車司機獲得了乘客的需求信息后”可能出現(xiàn)挑單的現(xiàn)象,即是一些低收益的訂單將會難以被接。本文基于深圳市的實際數(shù)據(jù)分析了深圳市出租車供求關(guān)系時空分布并探討了已有補貼方案對出租車資源配置的影響之后給出了更合理的補貼方案的設(shè)計模型從某種程度上“能夠通過經(jīng)濟手段實現(xiàn)出租車資源的優(yōu)化配置”有效緩解打車難問題引言出租車現(xiàn)已成為市民出行的重要交通工具,打車難是人們關(guān)心的一個社會熱點問題隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,多家公司依托移動互聯(lián)網(wǎng)建立了打車軟
2、件服務(wù)平臺,從而使得乘客與出租車司機之間的信息互通,同時推出了多種出租車的補貼方案多家公司:滴滴打車和Uber提出問題Q1:利用合理的指標分析不同時空出租車資源的供求匹配程度Q2:分析各公司的出租車補貼方案是否有效緩解打車難問題Q3:設(shè)計更為合理的方案文章脈絡(luò)Q1數(shù)據(jù)采集與時空數(shù)據(jù)的離散化供求關(guān)系的指標構(gòu)建不同時空下的供求匹配模型Q2實時數(shù)據(jù)(沒有打車軟件相關(guān)關(guān)系),運用仿真進行模擬討論使用打車軟件是否緩解打車難(對比),同時考慮信息過度透明Q3訂單的差異表現(xiàn)為訂單質(zhì)量(挑單),取消訂單質(zhì)量之間出現(xiàn)的差異打車軟件對出租車資源配置的影響1. “增加了信息的透明性”,在出租車資源供大于求時,能夠引
3、導出租車司機盡快找到乘客;在出租車資源供不應求時,可以引導乘客前往更容易打到車的區(qū)域2. “信息的過度透明性”,在出租車資源供不應求的情況下,出租車司機會出現(xiàn)“挑單”的現(xiàn)象,從而造成變相拒載,增加“打車難”。文獻綜述Q1:構(gòu)建不同時空供求匹配模型1. 數(shù)據(jù)采集針對不同時空的處理2. 時空數(shù)據(jù)的離散化3 . 供求關(guān)系的指標1. 需求量用單位時間單位面積的訂單發(fā)起數(shù)量作為出租車的需求度量指標2. 供給量以單位時間單位面積的出租車空駛里程作為出租車的供給量指標3. 供求平衡指標 模型結(jié)果分析1. (24h)全天的供求指數(shù)分布2.( 全部地區(qū))供求指數(shù)隨時間變化規(guī)律3. 不同時段的供求指數(shù)分布Q2:打
4、車軟件有效緩解“打車難”系統(tǒng)仿真假設(shè)仿真準備過程1. 系統(tǒng)初始化系統(tǒng)初始化:將城市道路分為21*21的網(wǎng)格,每個格子的邊長為200m,初始時刻有100輛空載出租車均勻隨機分布在網(wǎng)格的邊上,每輛出租車的車速為10m/s,行駛方向是隨機的。2. 訂單的生成訂單的生成:全市的需求訂單產(chǎn)生過程服從泊松流,每次迭代產(chǎn)生新訂單的概率為0.2;若本輪迭代產(chǎn)生新訂單,則隨機分布在道路網(wǎng)格線上,并隨機產(chǎn)生一個目的地節(jié)點”將該數(shù)據(jù)添加到未接訂單集合中。3. 訂單的訂單的完成完成:若出租車處于載客狀態(tài),則按照最短路線前往目的地節(jié)點,當?shù)竭_目的地后出租車重新進入空載集合。無挑單時的仿真無“挑單” 時的仿真結(jié)果有“挑單
5、”的仿真有“挑單” 時的仿真結(jié)果有無“挑單”時的對比從圖7和圖8可以看出:存在“挑單”的情況下,總體趨勢和無”挑單“的情形類似。但是在有“挑單”情形下,相同的補貼額度使全部平均等待時間比無“挑單” 的情形更長,相應的載客率也略低。因為如果司機“挑單”,部分“壞單”便無法通過打車軟件打到車,只能依靠傳統(tǒng)方式打車,從另一個角度看;相當于減少了打車軟件的使用率。Q3:新打車軟件平臺的補貼方案設(shè)計模型挑單-好的訂單1. 單位時間的直接凈收益高(直接評價)2. 訂單執(zhí)行之后有高質(zhì)量的下一個訂單(間接評價)補貼針對的就是間接評價,使得收益率平衡下一個訂單的差異主要體現(xiàn)在到達目的地后的空駛距離1. 直接收益率核算模型a.訂單收入b.估計成本(主要是油耗)
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