基于打車(chē)軟件出租車(chē)資源配置評(píng)估及優(yōu)化

基于打車(chē)的出租車(chē)資源配置評(píng)估及優(yōu)補(bǔ)貼提出優(yōu)化方案。得出信息的效率與補(bǔ)貼 的效用原理以便進(jìn)行優(yōu)化，本文采用Wardrop 對(duì)于問(wèn)題一，根據(jù)交通流理論建立的單元模型基礎(chǔ)上，依照一定時(shí)距從符 意 i i I 首先以?xún)晒?jié)點(diǎn)徑為單元建立模型，設(shè)O、D兩節(jié)點(diǎn)和A、B兩條路徑連接節(jié)點(diǎn)。出租車(chē)從是從Owardrop平衡原理[1]進(jìn)行路徑選擇（即選擇旅時(shí)最短的路徑）。機(jī)的路徑選擇行為。對(duì)于出租車(chē)，如果在選擇的路徑上從OD點(diǎn)未遇到乘客，則在到達(dá)時(shí)，一定時(shí)間間隔再O點(diǎn)再產(chǎn)生一輛出租車(chē)重復(fù)選擇；若遇到乘客，則載客達(dá)成匹配。對(duì)于乘客，假設(shè)需求在單元路徑中以一定的密度Dp產(chǎn)生，并且等待Tmax時(shí)間，若有出租Dm是一個(gè)匹配成功的平均概率作為供需宏觀(guān)上的匹配程度有準(zhǔn)確的作用，但是我們需要確定的是合適的等待時(shí)間區(qū)間Tmax。以靈敏度為判別標(biāo)準(zhǔn)，在交通流特征變化時(shí)反應(yīng)靈敏的Tmax為宜。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)十分鐘為平均等待時(shí)間，有了打車(chē)后因?yàn)楦觾?yōu)化地理信息配置，可視發(fā)出請(qǐng)求至接到接單時(shí)間為等待時(shí)間T，因此需要確仿真系統(tǒng)建立在excel的二次開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)上，對(duì)于4.1基礎(chǔ)模型中模型進(jìn)行1。1) 路線(xiàn)A路線(xiàn)B1左右的供需比(即發(fā)出需求的訂單數(shù))。通過(guò)了解路段的平均旅行時(shí)間指標(biāo)，在1-3分鐘之間。所以有如下參數(shù)設(shè)置：1：1：7（按照密度周期的一定比例取）匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配乘客使用的概0使用的概0匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配匹配由此推測(cè)打車(chē)的效果在于緩解了打車(chē)難問(wèn)題，并且使情況出現(xiàn)的概率減小了。據(jù)抓取改變交通量的特征變量以及需求密度（Q、Kj、VDp等）加入模型計(jì)算。得到部基于現(xiàn)實(shí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，由現(xiàn)有調(diào)研提供的打車(chē)難易程度(由網(wǎng)抓數(shù)據(jù)提供，來(lái)源于滴滴，為htt /，見(jiàn)支撐材料2，分為難、中、易三個(gè)等級(jí))，可以作為模難中易對(duì)于這個(gè)模型,也試圖通過(guò)java來(lái)實(shí)現(xiàn)。首先，會(huì)生成四組相互獨(dú)立的隨機(jī)數(shù)。第一組0-a之間時(shí)，判斷該車(chē)有；當(dāng)隨機(jī)數(shù)在a-1之間時(shí)，判斷該車(chē)沒(méi)有。第二組為按照一個(gè)-L到L的數(shù)（l為兩條線(xiàn)路的長(zhǎng)度，設(shè)兩條線(xiàn)路的長(zhǎng)度一樣），如果這個(gè)隨機(jī)數(shù)是t1小于剩余極限等待時(shí)間t2=b-count%ir（count每一秒執(zhí)行一次就會(huì)加一，代表現(xiàn)在第幾秒，count%ir代表這一秒鐘出現(xiàn)的這輛車(chē)已經(jīng)存在的秒數(shù)，b-count%ir代表極隨機(jī)生成一個(gè)0-1的數(shù)f然后再進(jìn)行一個(gè)判斷：如果1）此時(shí)此刻和乘客都有或者2）和乘客至少一方?jīng)]有，但是車(chē)選擇的線(xiàn)路與乘客出現(xiàn)的線(xiàn)路是同一條{f<road和disr<0(disr的數(shù)據(jù)是-LL1)}或{f>roaddisr>0(disr的數(shù)據(jù)是-L到L，負(fù)數(shù)表示人出現(xiàn)在路線(xiàn)1)}則說(shuō)明這個(gè)人匹配成功p=p+1（匹配成功次數(shù)增加1），還沒(méi)有接上這個(gè)乘客，但是還是這一秒的那一組匹配，會(huì)重復(fù)計(jì)算，所以當(dāng)disr被設(shè)置為況，可以輕易的實(shí)現(xiàn)，主要有以下幾個(gè)推廣方向：網(wǎng)裝擴(kuò)展。在2）的基礎(chǔ)上，支持一個(gè)節(jié)點(diǎn)存在兩個(gè)以上的單元。特別注打車(chē)本身特性的影響。占有率的改變，還可以模擬使用打車(chē)而無(wú)應(yīng)答而對(duì)于題目的主體——補(bǔ)貼方案，主要是通過(guò)單方面激勵(lì)的接單積極性，從而增加映策略，尋求不同補(bǔ)貼方案對(duì)于接單行為的影響，從供給方面抓住補(bǔ)貼的原理，貼234金額、接單數(shù)、接單率、完成率}，撐材料4。a、s、f、d（分別代表補(bǔ)貼一，補(bǔ)貼二，補(bǔ)貼三和補(bǔ)貼四）四項(xiàng)補(bǔ)貼名afsd整體進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，s與d之間達(dá)到極強(qiáng)的相關(guān)a、f（分別代表補(bǔ)貼一和補(bǔ)貼四）a、f兩項(xiàng)進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，相關(guān)系數(shù)為0.53394Pr值<0.05a、f相關(guān)性很強(qiáng)。sd（分別代表補(bǔ)貼二和補(bǔ)貼三）兩補(bǔ)貼名目的組合，可以看出，雖然用于比較的參量個(gè)數(shù)與方案一中不同，但s與d仍然顯示出極強(qiáng)的相關(guān)性。、以下使用SAS的corr過(guò)程來(lái)完成接單率分別與四個(gè)方案補(bǔ)貼總額相關(guān)性分析，代4h為每個(gè)方案補(bǔ)貼總額，單位是元；p為方案一：Pr0.05，說(shuō)明接單率與自變量（即方案一中各項(xiàng)補(bǔ)貼的總和）線(xiàn)性相1時(shí)，接單率會(huì)上升0.17066，可以用來(lái)進(jìn)行回歸分析。分析的結(jié)果，使用方案一與方案三進(jìn)行回歸分析。Sascode見(jiàn)支撐材料4。而回歸模型給出的自變量的比例系數(shù)非常的小，為0.00000986，因此擬合的回歸曲線(xiàn)度在在約2000元以下時(shí)，分布在置信區(qū)間以外的散點(diǎn)比較多，占此段散點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例也此考慮到分段進(jìn)行方差分析，這個(gè)步驟使用excel來(lái)完成。代碼見(jiàn)支撐材料4，結(jié)果如可以看出，當(dāng)對(duì)補(bǔ)貼金額總和分成三段（1）h<2000,中位數(shù)為861.25，（2）2000<h<3500,取中位數(shù)進(jìn)行計(jì)算）0.01129，0.00840.0068，增幅分別為-25.60%，作用效率較高的為2000<h<3500范圍。與方案一的情況類(lèi)似，p=0.00010464h+0.58793。按照散點(diǎn)圖大致分成三段(1)h<400(2)400<h<780(3)h>780，進(jìn)行方差分析得出以下結(jié)果。代碼見(jiàn)支撐材料4.段近似相等，相對(duì)來(lái)說(shuō)僅在400<h<780階段稍微突出一些。項(xiàng)名目分別給出不同額度的金錢(qián)激勵(lì)，通過(guò)此種方式提高接單的積極性，從而間接的反案三可以直觀(guān)地給出回歸模型，兩者得出的回歸方程相比較，方案一為p=0.00000986h+0.78707p=0.00010464h+0.58793，可知方案三補(bǔ)貼金額提高對(duì)提高果稍?xún)?yōu)于其他。由此可知當(dāng)控制四項(xiàng)補(bǔ)貼總額在2000-至3500元范圍內(nèi)，且補(bǔ)貼二和補(bǔ)貼三兩項(xiàng)補(bǔ)貼總額400至780元范圍內(nèi)，對(duì)于接單率的激勵(lì)效果最好。依據(jù)現(xiàn)有間接數(shù)據(jù)(即接單率)，考慮在概率層面上的影響，與問(wèn)題立的單元模型相結(jié)合。設(shè)定改變?yōu)?出現(xiàn)出租車(chē)和乘客原有“匹配”情況時(shí)，先行隨機(jī)判斷是否接進(jìn)行多組多次實(shí)驗(yàn)求解“匹配程度”指標(biāo)Dm。案三：p=0.00010464h+0.58793，雖然單從效用而言方案三的效用更高，但顯而易見(jiàn)的是常觀(guān)察結(jié)果在問(wèn)題二的求解中已經(jīng)給出。2000-3500為初步的高效區(qū)間。在此區(qū)間內(nèi)進(jìn)一步進(jìn)下，利用生成多個(gè)隨機(jī)的結(jié)果服從已知正態(tài)總體，繼而將產(chǎn)生的接單率作為參型（同問(wèn)題一設(shè)計(jì)思路，為了便于集成同一口徑采用java語(yǔ)言純代碼實(shí)現(xiàn)的仿真程序）和生成隨機(jī)數(shù)的函數(shù)。敬請(qǐng)檢查。2）3）對(duì)于交通流和補(bǔ)貼方案<交通流分配 時(shí)間9-12書(shū)：《在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用》第二版[M]航空航天大學(xué)社20