“互联网+”时代得出租车资源配置摘 要本文就是一个资源配置最优化问题.在充分考虑影响出租车资源“供求匹配”指标得基础上，对不同城市出租车资源匹配度进行了评价;考虑到“互联网+”时代对出租车资源配置得影响，讨论了其对缓解“打车难"现状得作用，并通过分析给出了合理使用打车软件,以改善“打车难”得实施方案。针对问题一：通过查阅资料,分析得到影响“供求匹配”程度得司机与乘客得五个重要指标：里程利用率、出租车满载率、城市出租车万人拥有量,乘坐率，乘客等待时间；针对上述指标，采纳熵权法与层次分析法，借助ｌ in ｇ o 软件计算得到各指标权重；考虑到城市交通状况与时间与空间得正相关性，对城市交通时间与地点根据热度等级分类,结合权重建立了多因素综合评价模型，利用 ma ｔlab 软件计算出不同时间段、不同地点出租车资源匹配程度综合评价值。通过司机供给量与乘客需求量比较，得到过渡区得平常时间段供求匹配程度高，密集区得平常时间段、过渡区得高峰期、郊区得平常时间段供求匹配程度中；郊区得高峰期与密集区得高峰区得供求匹配程度低,又考虑到打车软件使用率对里程利用率得影响,根据对出租车司机与乘客得双向补贴及年龄，进行资源利用率得匹配.针对问题二:本问在第一问得到得五指标权重得基础上，选取滴滴与快得软件得补贴方案为讨论对象，利用加权求与法与综合评价法，借助于 matlab 计算了使用软件前与使用后加补贴分别得得供求匹配度，并对两种软件匹配度进行了分析比较。通过比较,得出滴滴与快得两家软件公司得补贴对＂缓解打车难"问题都作出了贡献;针对软件使用得情况进一步分析,发现存在二次打车难度情况，但在通常情况下补贴方案对“缓解打车难”有帮助，对于高峰期特别严重时二次打车难度无法解决，甚至当打车补贴金额太多时会导致资源浪费,加重打车难度.针对问题三：本文在本对问建立了一个较为完善得打车软件服务平台，首先,引入了信誉度、补贴率、选择论等新概念对打车软件服务平台进行优化,在一定程度上对乘客与司机进行了补贴。其次，将补贴延伸为补贴率，将补贴这个固定得概念转变为一个动态得、受多方因素干涉得概念。最后，将司机得补贴金额与乘客对司机得打分进行挂钩，一定程度上可以提升司机得服务态度，同时用随机抽查来考核乘客得态度,对乘客得评分进行干预.关键词 二次打车难 信誉度 补贴率 熵权—层次分析法ﻬ一问题重述与问题分析1、1ﻩﻩ问题重述随着社会逐渐步入“互联网+”时代,...
