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2015年全国大学生数学建模竞赛B题国一优秀论文

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2020-10-20 更新 3莲券

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简介:1 “互联网+”时代的出租车资源配置 摘要 本文讨论了“互联网+”时代的出租车资源配置问题。建立了出租车资源配 置模型、补贴映射模型、订单质量评价模型,利用 Matlab、SPSS 软件,实现了 对不同时空下的出租车资源的匹配程度、不同打车软件的补贴政策对“缓解打车 难”帮助程度的问题求解。 针对问题一,首先选取了西安的钟楼、大雁塔、火车站、北大街、小寨、西 安交大和子午大道作为研究的七个地点。为了更好地分析出租车供求匹配程度, 我们给出两个指标:服务满意度、被抢单时间,在此基础上使用主成分分析法建 立出租车资源配置模型,分析不同时空下的供求匹配程度。从结果中可分析得到: 从空间上看,西安不同地点的供求匹配程度有其各自鲜明的地域性特点;从时间 上看,早高峰及晚高峰时各个地点 0 均表现出供求关系紧张的情况。 针对问题二,搜索了滴滴和 Uber 两大主要的打车软件公司的补贴方案。建 立补贴映射模型,观察出租车供应量、打车需求量、被抢单时间在补贴政策前后 的变化,将变化后的值代入问题一建立的资源配置模型中,得到补贴后的出租车 匹配程度。经计算,两家公司的补贴方案均起到了缓解“打车难”的作用。 针对问题三,分析得到打车难的重要原因之一是:司机因为不同订单的利益 不同而“挑单”。针对这种现象,我们建立了订单质量评价模型,得到司机不同 订单的收益值,通过调整不同订单的补贴价格,使得每一订单的收益值基本相同, 从根本上遏制了司机“挑单”的行为,缓解了“打车难”的现象。 关键词:出租车资源配置 主成分分析法 SPSS 补贴政策 孟德尔遗传定律 2 一、问题重述 1.1 问题背景 互联网正在改变人们的生产方式和生活方式,互联网的本质在于:利用网络 平台上更高效率的信息沟通与分享,人们可以聚集和有效配置更多的生产要素, 从而降低交易成本、提高生产效率。可以毫不夸张地说,互联网技术正在以多种 方式对出租车行业进行重塑,它带来了新的机遇、也产生了新的问题, 出租车是市民出行的重要交通工具之一,“打车难”是人们关注的一个社会 热点问题。随着“互联网+”时代的到来,有多家公司依托移动互联网建立了打 车软件服务平台,实现了乘客与出租车司机之间的信息互通,同时推出了多种出 租车的补贴方案。 1.2 问题提出 (1) 试建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。 (2) 分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助? (3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台,你们将设计什么样的补贴方案, 并论证其合理性。 二、问题分析 2.1 概论 目前城市“打车难”的社会问题导致越来越多的打车软件出现在市场上。以 此为背景,我们需要首先分析影响出租车资源的“供求匹配”程度的因素,进而 分析现已出台的补贴政策是否能够通过调整“供求匹配”程度进而缓解“打车难” 的现象,并在最后提出了我们自己关于补贴方案的想法。 2.2 问题一分析 问题一研究的是不同时空出租车资源的“供求匹配”,即分析在不同时间、 不同地点出租车的供求关系。由于出租车始终处于动态变化中,为了简化模型, 可选取不同时间段和地区进行对比研究。为了更好地分析出租车供求匹配程度, 我们给出两个指标:服务满意度、被抢单时间。在此基础上使用主成分分析法建 立模型,分析不同时空下的供求匹配程度。 2.3 问题二分析 为解决问题二,首先要收集各依托移动互联网建立的打车软件平台的补贴方 3 案,本文选取所占时长份额最大的两家打车软件公司:滴滴、Uber 的补贴方案 来分析其是否对缓解打车难有帮助。其次,将打车难问题定量转化为:被抢单时 间、出租车供应量、乘客需求量的关系,分析比较各补贴方案对这三个变量的影 响,从而来分析其是否对缓解打车难有帮助。 2.4 问题三分析 分析打车难的原因主要是出租车司机“挑单”,而“挑单”的主要原因是不 同订单的收益不同,如果可以通过给予补贴来弥补这种收益差距,从而使不同订 单的收益基本相同,那么就能从根本上防止打车难的现象发生。我们基于这种想 法可以建立数学模型,调整不同订单的补贴价格。 三、模型假设 1.假设所用数据真实可靠。 ... 更多>>

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时间:2020年09月14日

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