"互联网时代的出租车资源配置研究：供求匹配与补贴方案模型分析"

本文主要研究的是互联网时代的出租车资源配置问题。在当今社会，随着科技的迅猛发展和互联网的普及，出租车行业也面临着新的挑战和机遇。为了更好地满足市民的出行需求，有效合理地配置出租车资源显得尤为重要。因此，本文旨在通过建立模糊综合评判模型得到不同城市不同年份的“供求匹配”程度综合指标，以及建立排队论模型得到补贴额度与等待时间的函数关系，最终建立多元线性规划模型得到合理的补贴方案，从而解决互联网时代出租车资源配置问题。 首先，针对问题一，本文采用模糊综合评价模型分析出租车资源的“供求匹配”程度。在模糊综合评价模型中，我们首先提出了里程利用率、车辆满载率和万人拥有量三个指标来描述“供求匹配”程度。接着，利用层次分析法得到了三个指标的权重，并与模糊评判矩阵相乘得到了综合指标。在完成模型的建立后，采用BP神经网络来预测缺失的统计数据，进而计算了2010年到2015年15个城市的综合指标。通过模型分析得出的结论是，2014年宁波的供求匹配程度最好，综合指标为0.001856，而2013年北京的供求匹配程度最差，为0.17182。这表明城市的发展程度与出租车资源的供求匹配程度存在着一定的关系，并且在2012年和2013年，随着打车软件的出现，出租车资源的供求状况得到了一定程度的改善。 其次，针对问题二，本文建立了多服务台排队模型来求解补贴方案是否能够缓解打车难的问题。首先，我们得到了每日载客数与乘客补贴额度之间的函数关系，然后得到了可使用出租车数与司机补贴额度的函数关系，进而得到了载客里程与司机补贴额度的函数关系。在模型建立的过程中，我们引入了排队论的概念，包括乘客到达率、出租车服务率以及等待时间的定义，以此来更好地描述出租车资源配置的实际情况。通过多服务台排队模型的求解，我们得出了关于补贴方案能否缓解打车难的结论，为城市交通管理部门提供了一定的参考依据。 最后，本文通过建立多元线性规划模型，得到了合理的补贴方案。在该模型中，我们将“供求匹配”程度综合指标和补贴额度与等待时间的函数关系引入到了目标函数和约束条件中，以期获得最优的补贴方案。通过模型优化的结果，我们得到了一些合理的补贴方案，为政府部门在出租车资源配置方面提供了一些决策建议。 综上所述，本文通过建立模糊综合评判模型、排队论模型以及多元线性规划模型，针对互联网时代的出租车资源配置问题进行了研究。通过建立这些模型，我们得出了关于不同城市不同年份的出租车资源供求匹配程度、补贴方案以及资源分配方案等方面的一些结论和建议，为城市交通管理部门提供了一些参考依据。同时，本文也对模型的不足之处进行了分析，提出了一些改进和优化的方向，以期为相关研究人员提供一定的借鉴和启发。希望通过本文的研究，能够在一定程度上促进互联网时代的出租车资源配置问题的解决，为城市居民出行提供更加便捷、高效的服务。