互联网+出租车资源配置：动态模型分析与补贴策略优化

在"互联网+"时代背景下，本文针对出租车资源配置问题展开深入探讨。首先，针对问题一，构建了一个动态加权综合评价模型，以乘客满意度和出租车空载率作为关键指标，反映了乘客和司机的需求与供给之间的匹配程度。通过分析北京市9月3日至9日的数据，发现平时时段供需相对平衡，而8时、17时和21时为打车高峰期，存在供不应求现象，双休日和节假日的供应更为紧张。此外，通过全国十座城市的Borda排序，得出深圳、广州等地的匹配程度较高。 问题二的研究转向灰色预测模型，利用历史数据预测2013年至2015年无补贴情况下出租车的满载率和乘客等待时间。结果显示，补贴方案使得满载率有所提升，等待时间缩短，但对缓解高峰期的打车难效果有限，仅在平时时段有微小改善。而对于乘客而言，补贴方案提供的帮助也相对较小，整体上未能显著缓解打车难的问题。 问题三中，作者采用了双矩阵对策模型，分析了补贴策略对出租车公司和乘客的影响。通过计算补贴收益率和性价比，神经网络算法建议的最佳补贴额度为6.94元。理想的补贴方案是乘客和司机补贴均为7元，随着竞争对手补贴的增加逐步调整，当补贴额度达到15元后保持稳定。这个结论强调了补贴策略在优化资源配置和平台发展中的作用，但并非全面解决了打车难问题。 总结来说，本文通过对出租车资源配置问题的多角度模型构建和数据分析，揭示了补贴在缓解“互联网+”时代打车难问题上的局限性，并提供了优化补贴策略的建议。这为政策制定者和企业提供了有价值的参考，以更好地应对市场变化和乘客需求。