出租车资源配置与调度的模型研究

出租车资源配置与调度的模型研究王黎明摘要：本文通过对市民“打车难”与出租车资源配置调度在时间与空间上的分配难问题，建立了不同时空段对出租车的分配与补贴两个指标方案得出了出租车资源“供求匹配”程度的多指标综合评价模型，通过区域出租车万人拥有量指标，出租车的空驶率，出租车的空驶时间，空车率，乘客的等待时间与对比分析法对模型进行了简单的论述。 关键词：资源配置；供求匹配；空驶率

随着科学信息技术的现代化与人口密度的增加，不断推动了经济的发展，同时先进的科学技术也正向我们迈进，在互联网的时代下，人们的出行方式也在逐渐发生变化，从而出租车成为大多数人的选择，“打车难”也成为一个主要的现象。时间上，高峰期人多车辆少，平坦的路车辆多，陡峭的路车辆少，导致供不应求，区域内，繁华的趋于供不应求，贫穷的区域，供过于求。因此，要使用高效的分配方式是保障“供求平衡”的基础，从而保证社会稳定而快速的发展。 配置调度的研究方法一

X=[ 1 1 . 5 5 . 0;1 2 . O 2 . 0;1 1 . 5 4 . 0;1 .2 . 5 2 . 5;1 3 . 3 3 . 0;1 2 . 3 3 . 5;l 4 . 2 2 . 5;l 2 . 5 3 . 0;]; Y=[ 9 6 9 0 9 5 9 2 9 5 9 5 9 4 9 4]; [ b,b i n t m,r,r i n t,s t a t s]= r e g r e s s( Y’,X)R c o p l o t( r,t i n t )

运行得时序残差图如下，由图中易看出第一组数据残差不包含… 0’, 所以为异常点，应当去掉，将其去掉后在进行回归分析，相应指令如下：

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定义出租车空驶率如下： K:— v n T—

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∑(l s i

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其中， 为空驶率； m为城市出租车总量；T为出租车平均每天运营时间；为出租车平均运营车速； 为全市出租车总有效行驶里程； r为城市居民人口 (流动人 1 3)总量； P ,为城市居民 (流动人口)出行方式结构中出租车所占的比例； d为城市居民 (流动人口)以出租车方式出行的平均距离； s为城市居民 (流动人口)乘

坐出租车时平均有效车次载客人数。 根据上述公式和生活常识可知，空驶率越高，表明车辆空载运行的距离越多，空置率较高，供大于求，供求匹配“程度较差，即对综合指标评价呈负的贡献率乘客的等待时间跟第一个指标一样，基于乘客的角度，乘客的等待时间也能描述空置率的大小，进而表示“供求匹配“程度。乘客等待时间是衡量出租车服务水平的重要可以建立交通区域内的出租车乘客平均等待时间与交通区域的道路总里 ( k m)、出租车辆到达率Ⅳ (辆/ h )、出租车平均搜索行驶速度 ( k m/ h )和出发区域内n,

j‘ ; I J l一 - 1 0; ‘ } {’ f }一二一一÷一… 0 _ _ - _一}一 : t{, ÷ ‘ i i 】.… …

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X X=[ 1 2 . 0 2 . 0;1 1 . 5 4 . 0;1 2 . 5 2 . 5; 4 . 2 2 . 5;1 2 . 5 3 . 0]; Y Y=[ 9 0 9 5 9 2 9 5 9 5 9 4 9 4] [ b,b i n t,r,t i n t,s t a t s]R c o p l o t( r,r l n t ) 运行的回归系数为，=1 . 2 8 7 7,= 2 . 9 7 6 6;其置信度为 9 5%的置信

平均搜索时间 W ( a r i n )。 W =, 7 -Vi W i

再结合 Z i=v mT得到：空间分析

=叩6— 0 m— T

区间分别为[ 7 8 . 7 8 7 8,8 4 . 1 8 8 3], [ 0 . 7 9 6 4,1 . 7 7 0]和[ 2 . 3 2 8 1, 3 . 6 2 5 0],时序残差图如下所示，= 0 . 9 7 6 8,F= 8 4 . 3 8 4 2,P: 0 . 0 0 0 5R髂{ d u 0 l c韩 e0r rP I d

根据上文对根据出租车出行定义载客出租车的出行分布与城市总

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人I: I出行分布之间存在以下关系：

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式中 n 为载客出租车从 i地到地的出行总量； 为城市总人口从i到J的

出行总量； 为从 i地到地出租车交通方式的分担率； 为出租车平均有效车次载客人数。在选择过程中，备选地点 k的乘客需求量 g 以一

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及备选交通小区与空驶车目前所处的交通小区 r之间的距离 d成为影响驾驶者决策的两个主要因素。 考虑到不同驾驶者对用效用值估计的偏差，构造效用函数如下： r ( d, g )= ( d, g I )+ ( d, , g )L ( d, g )=一口 ( d 一占 g ) 则从根据效用函数值最大的原则推导出 L o g i t型的概率选择：。一一

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0、 1 : 一 .于是得线性回归方程=81 . 48 8 l+1 . 2 8 7 7

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式中 P表示从 r地出发选择到 k地为出行终点的概率。 可以看出当出租车出发地点到目标点的距离越近，以及乘客需求量越大，出租车司机选择搭乘乘客的概率就会偏大。所以，往往人流量密集的地方，出租车的效用较大，进而数量较多。 二、补贴方案的研究查找数据抽取修正后得到了几个比较合理的组成下表，并建立相关的数学模型用来检验我们所提出的方案是否合理。 记 Y表示某天收入，x l,)【 2分别表示乘客和司机的补贴费用，假设 Y与 x 1,) ( 2之间有线性关系，则建立多元线性回归模型如下： 取显著水平为 0 . 0 5,编写 MA T L A B指令对其做回归分析如下：

由于= O . 9 7 6 8,接近于 1,所以回归方程同样本观测值的拟合程度很好， F值为 8 4 . 3 8 4 2,远大于其！临界值，P值为 0 . 0 0 0 5远小于显著性水平，说明随机变量 Y于解释变量之间有显著线性关系，即说明对于司机和乘客的补贴对公司收入影响较大，根据时序残差图2可以看出，残差值落在以“ Y= 0” 为中轴线的带状区域，所以无异常点，即回归模型满足假设条件。 通过分析我们发现其中有一组数据不合理，我们将其剔除，选取最拟合几组数据作出回归方程，当我们设计方案就可以以此回归方程；来检验我们给的补贴方案是否合理。 结束语：综上所述，分析所谓打车难存在的因素

,并且采用合理得方法，能有效的缓解“供求”不平衡的问题，对问题的研究采用分层研究更能体现各个因素对其影响的程度，而补贴方案的研究，则从政策与资金方面，用 Ma t l a b拟合出补贴方案的合理性确保了假设的可行性。 (作者单位：湖北省襄阳市襄城区尹集镇湖北文理学院理工学院)

作者简介：王黎明 ( 1 9 9 5 .0 2一),男，汉，襄阳，本科生，湖北省襄阳市襄城区尹集镇湖北文理学院理工学院。

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