互联网+时代出租车资源配置研究：层次分析与模糊评价

"本文探讨了在‘互联网+’时代下如何优化出租车资源配置，通过层次分析法和模糊评价模型解决出租车行业面临的问题，如打车难、交通拥堵等。研究提出了一系列补贴方案，旨在提高出租车服务效率，减少乘客等待时间，降低车辆空驶率，并通过实例分析验证了方案的有效性。" 在“互联网+”时代，出租车行业的资源配置问题日益凸显。随着城市化进程加快，出租车在城市交通体系中的作用越来越重要，但同时也带来了出行困难、交通拥堵等问题。为了解决这些问题，本文首先选取了里程利用率、车辆空载率、万人拥有量、出租车出行结构比重、候车时间五个关键指标，通过层次分析法(AHP)对深圳市出租车资源的供需匹配程度进行了定量分析。分析结果显示，候车时间在所有因素中对供求匹配的影响最大，特别是在高峰期和繁华街区。 为缓解打车难题，本文构建了一个基于模糊评价的乘客满意度模型。通过SPSS软件分析，得出深圳南山区的乘客对补贴方案的满意度较高，表明补贴策略确实有助于改善打车体验，降低出租车空驶率，提高了服务效率。 针对交通状况的复杂性，本文提出了五种不同的补贴方案：路径补贴、时间补贴、高峰期补贴、偏远地区补贴和繁华地区补贴。这些方案根据时间和空间的差异，灵活调整补贴策略，以适应不同环境下的需求。为确定最优补贴方案，论文运用层次分析模型和因子分析法，对大量指标进行筛选和权重分配，确保模型的准确性和实用性。 此外，文章还对提出的模型进行了检验和评价，证明了补贴方案在乘客满意度、司机收益和缓解打车难方面均具有合理性。如果将这些补贴策略应用于新的打车软件服务平台，预期能显著提升服务质量和运营效率，对出租车行业的发展具有积极的推动作用。 总结而言，本文通过对“互联网+”时代出租车资源配置的研究，提出了一套综合运用层次分析法、模糊评价模型和补贴策略的解决方案，旨在解决出租车行业的痛点，提高资源利用率，优化乘客出行体验，为未来智慧交通系统提供了有价值的参考。