互联网+时代出租车资源配置优化策略

在“互联网+”时代，出租车资源配置问题成为研究焦点，这篇文章深入探讨了如何利用信息技术优化这一领域。首先，作者构建了一个供求匹配模型，通过里程利用率和供求比率两个关键指标，对出租车在高峰时段和不同区域（如市区与郊区）的供需情况进行量化评估。结果表明，高峰时段的供需匹配程度相对较好，而郊区的供需状况优于市区。 接下来，作者以滴滴和快的打车公司为例，引入补贴策略来缓解“打车难”问题。通过计算两家公司在乘客和司机补贴方面的具体数值，以及通过意愿半径和软件使用比例，建立了一个缓解程度判断模型。对比未使用打车软件和使用软件的情况，虽然补贴方案有助于改善，但整体缓解效果并不显著，各公司的缓解率范围为-0.02~0.37。 针对时空因素，文章提出分区域动态实时补贴方案，根据各区域乘客与出租车数量的比例，并保持总量不变，实时调整补贴金额。以西安为例，通过数据分析，高峰时段的补贴通常更高，且人多车少的区域补贴更多。通过计算机仿真，这种策略使得城市出租车的供求匹配度提升了3.84%，证实了其实际操作的合理性。 本文通过数学建模和算法手段，深入剖析了出租车资源配置的挑战，设计了针对性的解决方案，这对于理解和解决实际市场中的“打车难”问题，以及推动出租车行业的优化升级具有重要参考价值。关键词包括出租车资源配置、供求匹配模型、缓解程度判断模型和分区域动态实时补贴方案，这些研究成果为政策制定者和企业提供了有价值的决策依据。