基于梯度模型的出租车资源优化配置

2017-07-16纪强康智强林丽华刘约翰

中国新通信 2017年11期

纪强+康智强+林丽华+刘约翰

【摘要】首先以沈阳作为目标城市，使用主成分分析法，梯度模型针对出租车分布、打车需求量、车费进行分析，进而分析出已有的补贴方案是否缓解了当下的打车难问题。同时根据以上分析结合GPS/GIS等技术，对世面现有的打车软件进行区域优化。

【关键词】梯度模型出租车优化配置主成分分析法

一、问题重述

我国出租车市场涌现出多款热门打车软件，打车软件的出现为解决行业矛盾提供了新的思路，对出租车行业起到了不可忽视的影响，但打车软件同时也存在管理、盈利、以及优化模式上的缺陷，交通压力依然没有得到有效的缓解。基于以上出现的问题弊端，以及问题的严重性我们对在“互联网+”时代下的出租车资源进行优化配置。

二、问题分析

首先基于主层分分析法得出导致“打车难”的几大因素。以梯度模型为主体，结合GPS/GIS调度系统实现区域优化配置，采用分地区、分时段对出租车司机进行补贴的方案，从而进一步完善出租车资源利用程度。

三、模型假设

结合本题的实际，为了确保该题解的准确性与合理性，对一些客观存在但影响可以忽略不计的因素提出以下几点假设：1、当研究分区域时，我们近似的将时间差为一分钟之内看作同一时间。2、当研究分时间时，我们近似的将半径为一米之内的区域看作同一地点。

四、模型的建立与求解

4.1确定影响因素：

假设有n个原始指标，通过分析既得数据选择了以下三个可量化数据进行模型建立，分别为出租车分布、打车需求量、车费三个方面。通过spss统计软件，对不同时间同一地点及不同地点同一时间进行分情况讨论。

综上，我们对于不同时空出租车需求量分析模型建立成功。

4.2乘客阶梯距离对司机补贴

4.2.1乘客阶梯距离对司机补贴的概念

乘客阶梯距离就是对乘客乘车区间的不同距离。对于不同乘车距离，实行不同的司机补贴方案。一般而言就是在基本距离限度内实行不给予补贴，超过基本距离，每段实行一个递增式单位补贴价。

4.2.2基数的确定

采用阶梯补贴价必须首先确定乘客乘车距离基数，根据当前的乘客乘车距离的调查，可以将乘客乘车距离分为一下三个阶段：第一阶段乘车距离基数，即基本出行距离Q1，此阶段为乘客乘车距离最近。绝大多数集中在以市中心为圆心，半径5km的距离之内。但因为这些短距离并集中在市中心，其增大了市中心交通拥挤的可能。第二阶段乘车距离基数，即基本出行距离Q2，此段距离乘客乘车距比较适中，能够满足绝大部分乘客的乘车需求，可以给予司机少量补贴。第三阶段乘车距离基数，即基本出行距离Q3，此段乘车距离需求的乘客，占本次调查中有较高的比例，但也是乘车最难的群体，绝大多数出租车司机因距离远，空返率高，而不愿意接单。所以此次我们在这个阶段对于司机的补贴也是最高的，用来鼓励司机接单。

4.2.3确定补贴方案

高峰期间，即早点7点到早9点，晚5點到晚7点，出租车处于载客状态，在这里我们将引入GPS定位系统。显示搜索到的车辆位置：根据GPS坐标的经纬度数据，在地图的对应地方添加代表车辆的点图元，就实现了车辆的定位功能。

下表为补贴价与乘客乘车时间之间的关系：