互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代出租車服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建

互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代出租車服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建

1出租車行業(yè)的一體化隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，許多公司在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上建立了出租車軟件服務(wù)平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)乘客和出租車司機(jī)之間的信息交流，從而使出租車行業(yè)更加一體化。同時(shí)各公司推出了多種出租車補(bǔ)貼方案,這在一定程度上提高了司機(jī)的工作積極性,推動(dòng)了出租車行業(yè)的飛速發(fā)展。現(xiàn)在,兩個(gè)打車軟件公司為了節(jié)約成本、提升市場(chǎng)議價(jià)權(quán),逐步走向合作的道路。在后補(bǔ)貼時(shí)代,打車軟件僅僅一個(gè)打車功能顯然無以為繼。只有各出租車公司采取合理有效的補(bǔ)貼方案,政府相關(guān)部門對(duì)出租車資源進(jìn)行合理配置,才能有效地緩解“打車難”現(xiàn)象。2出租車分布數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)(1)假設(shè)司機(jī)和等車乘客服從二維正態(tài)分布。(2)假設(shè)搜集的出租車分布數(shù)據(jù)當(dāng)時(shí)全部都是空載。(3)假設(shè)搜集的乘客打車的需求都不會(huì)因?yàn)橹饔^或者客觀因素的改變而改變。3緩解出租車的困難模型3.1補(bǔ)貼函數(shù)的函數(shù)根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn),在各種打車軟件應(yīng)運(yùn)而生的當(dāng)下,“打車難”不但沒有得到緩解反而加重,這種情況的出現(xiàn)往往是由于司機(jī)不愿開往偏僻地區(qū),導(dǎo)致空載率較高,因此我們建立出租車均勻分配補(bǔ)貼模型,使出租車開往任何地方都具有均等性。兩點(diǎn)間的成本函數(shù)表示為:其中:d(a,b)-司機(jī)a和乘客b之間的距離,μ(a,b)-補(bǔ)貼系數(shù)當(dāng)出租車接單為偏僻的地區(qū)或途徑擁堵的路段,我們進(jìn)行加倍補(bǔ)貼,給定補(bǔ)貼系數(shù)μ(t,a,b)=2,其余情況均為1。為了達(dá)到對(duì)出租車資源的充分調(diào)動(dòng)和利用,我們需要進(jìn)一步建立供求匹配動(dòng)態(tài)模型,直接確定每個(gè)出租車去往的需求位置。我們建立如下的優(yōu)化模型:我們?cè)谧鴺?biāo)平面上隨機(jī)生成了10個(gè)人和10輛車,將四個(gè)角落劃分成偏僻區(qū)域,將中心劃分為擁堵區(qū)域,利用供求匹配的匈牙利算法,求解的人車匹配矩陣。根據(jù)滴滴-快的智能出行平臺(tái)實(shí)時(shí)提供的數(shù)據(jù),利用上述方法,直接告訴司機(jī)應(yīng)該去的位置,根據(jù)行駛到的區(qū)域,實(shí)施不同的補(bǔ)貼方案。3.2分區(qū)域內(nèi)出租車供給情況在滴滴-快滴智能出行平臺(tái)上收集到了成都市2016年4月2日的打車需求量和出租車分布的數(shù)據(jù),剔除不滿足經(jīng)緯度范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。(2)模型建立與求解根據(jù)已推出補(bǔ)貼方案的實(shí)際情況,共同的特點(diǎn)是等額補(bǔ)貼。等額補(bǔ)貼會(huì)導(dǎo)致不同訂單之間客觀存在明顯的差異性,使出租車司機(jī)出現(xiàn)“挑單”的情況,從而不能完全緩解“打車難”問題。對(duì)所收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。從圖2我們可以看出,由于成都市的地理位置,大部分出租車主要集中在成都一環(huán)區(qū)域內(nèi),此處需求量大,出租車分布數(shù)量也大,由于出租車分布過于其中在某些位置,故會(huì)造成有些地方出現(xiàn)打車難現(xiàn)象。本文按每個(gè)時(shí)點(diǎn)計(jì)算了出租車分布和乘客需求的均值,求得每個(gè)時(shí)間段的出租車分布數(shù)量和打車需求量的平均值。從這些圖可以看出,無論何時(shí),均存在一定的出租車分布和乘客需求,甚至午夜時(shí)分也存在著較大的乘客需求?？傮w而言,成都市的各個(gè)時(shí)點(diǎn)的出租車平均數(shù)量大于乘客的平均需求量,大約相差2倍左右。因此,平均而言,不會(huì)出現(xiàn)“打車難”問題。通觀全天,從這些圖中可以發(fā)現(xiàn),打車需求量高峰在18:00-20:00和21:00-23:00,表明周六這天人們的夜生活還是蠻豐富的,且需求量最大的時(shí)候是夜間21:00,需求量最低的是凌晨1:00。根據(jù)以上分析,我們將針對(duì)不同時(shí)段、不同區(qū)域給予相應(yīng)的補(bǔ)貼,用來保證在整個(gè)城市范圍內(nèi),達(dá)到乘車載客的一致性,公平性,均等性。以求降低空載率。首先我們將某一個(gè)城區(qū)抽象分為九宮格(即九個(gè)子區(qū)域),每個(gè)區(qū)不同時(shí)間出租車的供求率一般是不同的。在全城各區(qū)、各時(shí)段的補(bǔ)貼保持平衡的前提下,建立平衡補(bǔ)貼的方程組模型其中:k直接求解方程組可以得到我們將將成都市劃分為九個(gè)區(qū)域。將4月2日那天劃分為高峰時(shí)段和常規(guī)時(shí)段兩部分,高峰時(shí)段為18:00-20:00,21:00-23:00共4小時(shí),常規(guī)時(shí)段為剩下的20個(gè)小時(shí)。設(shè)高峰時(shí)段每單補(bǔ)貼給司機(jī)的金額為K解得k通過收集獲得實(shí)際全城各區(qū)各時(shí)間段的訂單數(shù)μ4成都市大路徑本文搜集了成都市2016年4月2日出租車分布以及乘客打車需求數(shù)據(jù)?；谠摂?shù)據(jù),我們得出成都市早上8-10點(diǎn)是出租車打車的高峰時(shí)段,傍晚18-20點(diǎn)是另一個(gè)小高峰時(shí)段。休息日夜間9點(diǎn)后出現(xiàn)打車難,而通過區(qū)域比較分析,空間上,我們發(fā)現(xiàn)成都東火車站,以及雙流北,大約在雙流機(jī)場(chǎng)等位置,較易出現(xiàn)打車難問題。5分區(qū)實(shí)時(shí)補(bǔ)貼模型建立的背景本文計(jì)算得到成都所供給的出租車與需要打車的乘客之間一一匹配的對(duì)應(yīng)關(guān)系,