賈秀倩 劉翔

【摘要】 “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的出租車資源配置影響巨大，本文通過(guò)時(shí)間段因素模型、熵權(quán)模型、出租車數(shù)量最優(yōu)化的模型的建立，深刻分析了出租車資源配置在不同時(shí)空的供求匹配程度。本文根據(jù)杭州市連續(xù)四年最佳出租車供應(yīng)數(shù)量和“資源配置”優(yōu)良程度，利用函數(shù)關(guān)系求得該市的配備程度為0.61，即供應(yīng)小于需求，從而得到了出租車資源供求匹配程度不合理。

【關(guān)鍵字】 互聯(lián)網(wǎng)+ 供求匹配

一、時(shí)間段因素模型

為了解決不同時(shí)刻出租車資源的“供求匹配”程度，本文建立了時(shí)間段因素模型。由于不同時(shí)間的客流量是不同的，凌晨0點(diǎn)之后到早上6點(diǎn)，這段時(shí)間內(nèi)出行極少，對(duì)出租車的需求量也很低；另外，晚上8時(shí)到10時(shí)這個(gè)黃金時(shí)間段，雖然就要進(jìn)入休息時(shí)間段，由于現(xiàn)代化的生活模式，該段時(shí)間外出的乘客居多，因此對(duì)出租車的需求量也比較大。按照客觀實(shí)際生活模式，將一天的時(shí)間段合理地劃分為6段，雖然每段時(shí)間是不均勻的，但是能非常合理地描述居民生活狀態(tài)，符合客觀實(shí)際。

采集2014年6月該城市需要打車的人數(shù)隨著時(shí)間變化的曲線圖，為了方便研究，將離散數(shù)據(jù)連續(xù)化，利用Matlab軟件將數(shù)據(jù)進(jìn)行差值擬合，得到該城市某天的出租車需求與時(shí)間的關(guān)系圖，如圖1：

接著根據(jù)調(diào)查得到數(shù)據(jù)，得到公司不同時(shí)間段運(yùn)營(yíng)出租車數(shù)量，利用差值擬合，求出公司工作車輛與時(shí)間之間的變化函數(shù)，并得到一天中公司不同時(shí)間段投入運(yùn)營(yíng)車輛特征圖如圖2所示：

由于不同時(shí)間段居民出行人數(shù)與公司運(yùn)排的出租車數(shù)量有較大的差異，引入打車?yán)щy度Y：

接著，對(duì)打車?yán)щy度進(jìn)行相應(yīng)的等級(jí)劃分，

一級(jí)：75%-100%，順利打車程度：困難；供求匹配程度：供不應(yīng)求；

二級(jí)：50%-75%；順利打車程度：不易；供求匹配程度：供應(yīng)稍緊張；

三級(jí)：25%-50%；順利打車程度：較易；供求匹配程度：較合適階段；

四級(jí)：0-25%； 順利打車程度：容易；供求匹配程度：供大于求。

分別帶入各時(shí)間段數(shù)據(jù)，求出該城市分時(shí)間段出租車“供求匹配”程度。

分析：用Matlab對(duì)杭州市的運(yùn)營(yíng)車輛和出行人數(shù)各個(gè)分段函數(shù)分別求相應(yīng)的積分帶入模型求得杭州市的打車?yán)щy度Y=0.3681，根據(jù)上述等級(jí)劃分可以判斷出該城市處于第三等級(jí)，順利打車程度較易，供求匹配程度較適合階段。

2.熵權(quán)模型

城市規(guī)劃中按照不同功能將城市化分為區(qū)，每區(qū)的人群不同導(dǎo)致直接選擇交通工具、出行頻率等均不相同。將出租車需求區(qū)域化因素加入，對(duì)該城市展開(kāi)不同地區(qū)的劃分。

由數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析可知：替代商品（主要考慮公交車）、出行強(qiáng)度、平均每?jī)沙鲎廛嚴(yán)锍汤寐省⑵骄群驎r(shí)間、出租車空載率為影響出租車供求的主要因素，以上述5個(gè)影響因素為主要指標(biāo)，對(duì)不同區(qū)域出租車供求建立熵權(quán)模型。

公交車（輛）：25.64% ；出行強(qiáng)度（平均每天次數(shù)）：2.71%；里程利用率：1.87%；平均等候時(shí)間（分鐘）：53.58% ；空載率：16.2%

根據(jù)以上指標(biāo)分析，可以分別求出各個(gè)地區(qū)的綜合考評(píng)值，綜合考評(píng)值如下所示：

分析：根據(jù)上述表格，利用熵權(quán)法能夠得到不同地區(qū)的出租車數(shù)量安排比重，根據(jù)上表得到地區(qū)安排出租車數(shù)量多少為生活區(qū)〉行政商業(yè)區(qū)>高校科研區(qū)>生產(chǎn)工業(yè)區(qū)>對(duì)外交通運(yùn)輸區(qū)>郊區(qū)。由于行政商業(yè)區(qū)，消費(fèi)者較多，所以安排的出租車數(shù)量最多，而郊區(qū)由于去的人相對(duì)較少，安排的出租車數(shù)量最少，也合實(shí)際情況。

三、基于出租車數(shù)量最優(yōu)化的模型

其中，Z為第i年的前一年末該地區(qū)總?cè)丝凇?/p>

資料查找及收集得到：出租車的客流量有90%分布在每天的5時(shí)至21時(shí)，該城市第i年出租車最佳數(shù)量即城市出租車需求量Ki應(yīng)該為：

其中HH為每輛出租車的平均運(yùn)載量、x為某個(gè)公司出租車的出勤率。

分析：通過(guò)查詢數(shù)據(jù)，得到浙江省杭州市2011—2014年每年城市出租車需求量。得到這幾年實(shí)際的出租車平均數(shù)量為59858，根據(jù)上述模型帶入數(shù)據(jù)求得最佳平均數(shù)量為98199，得到均衡程度為0.61，比較得到在該市顧客需求的出租車數(shù)量和出租車公司實(shí)際提供的出租車數(shù)量不能達(dá)到相對(duì)均衡，即：供應(yīng)<需求。

總結(jié)分析：通過(guò)三種模型的對(duì)比分析，進(jìn)一步的，為了求得供求匹配程度，建立出租車數(shù)量最優(yōu)化模型并與實(shí)際數(shù)據(jù)比較，得到供求匹配程度為0.61，供應(yīng)<需求，匹配程度不佳。此時(shí)得到的數(shù)據(jù)是理想狀況下的最佳出租車運(yùn)營(yíng)數(shù)量，與客觀實(shí)際會(huì)有所出入。

結(jié)語(yǔ)：通過(guò)本文分析，我們發(fā)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的出租車，資源的“供求匹配”程度為0.61，匹配程度不佳。本文為了簡(jiǎn)單，選取杭州市不同時(shí)間、空間進(jìn)行劃分，具有一定的局限性。然而將這些模型調(diào)整不同的彈性參數(shù)，模型能夠廣泛地推廣應(yīng)用于不同城市資源分配問(wèn)題，對(duì)資源利用、規(guī)劃等問(wèn)題都提供一個(gè)詳細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 百度百科：http：//baike.baidu.com/

[2] 陳寧寧，徐偉嘉，寧洪濤《城市交通管理中的出租車規(guī)劃》[J] 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí) 2006年7月，Vol.36 No.7，Page113-120

[3] http：//www.google.cn/maps/@

[4] 謝赤，鐘贊，《熵權(quán)法在銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用》[J] 中國(guó)軟科學(xué) 2002年 第9期，Page107-110