基 于 多 目 标 规 划 和 模 糊 层 次 分 析 法 的 打 车 补 贴 模型.pdf

基于多目标规划和模糊层次分析法的打车补贴模型 摘 要 近年来，国内城市规模迅速扩张，人口数量爆发式增长，由人车信息互达障 碍导致的“打车难”问题愈演愈烈。多家打车软件服务平台利用打车软件，用补 贴方案吸引出租车司机和乘客，力求通过完善人车信息交流模式来改善出租车供 求匹配状况。 本文以杭州市为例，分析衡量出租车资源匹配程度的多种指标及它们间的关 系，建立多目标规划模型，并结合模糊聚类分析、模糊层次分析方法，通过价值 转换模型，重新构建打车补贴方案，促进缓解“打车难”问题。 对于问题一，首先通过数据采集软件和数据共享交易平台获得反映杭州市出 租车资源供需程度的指标数据。其次利用模糊聚类算法对杭州市按出租车供求分 布情况进行区域划分，并分析反映出租车资源供求匹配关系的七种重要指标，从 出租车等待时间、乘客等待时间和出租车空载率三个方面建立多目标规划模型。 同时提出基于连续区间有序加权几何平均（COWGA ）算子，并构建模糊层次分 析法，将多目标规划模型转化为单目标规划模型。结果表明，杭州市城区出租车 资源匹配程度低于郊区，且在上下班高峰期存在出租车供不应求现象。 针对问题二，首先分析各公司的出租车补贴政策，然后将补贴函数运用到问 题一的多目标规划模型中，通过分析给予乘客、出租车补贴前后的等待时间和空 载率的变化，评价各种补贴方案对“缓解打车难”现象的效用。结果表明，对乘 客、出租车进行一定补贴均有助于缓解打车难，但对乘客的补贴额度不宜过大， 否则适得其反。 对于问题三，构建以等待时间、不同类别乘客与出租车的距离为指标的价值 转换模型，考虑不同类别乘客与出租车相对数量的四种不同情况，构建新的出租 车和乘客补贴函数，并分析补贴系数的变化趋势，同时结合问题一的多目标规划 模型，从出租车等待时间、乘客等待时间和出租车空载率三个方面论证新的补贴 方案的合理性和有效性。 最后，本文对模型进行了改进和灵敏度分析，同时对模型进行了优缺点分析。 关键词：多目标规划；COWGA 算子；模糊层次分析法；打车软件；补贴方案 1 1 问题重述 随着城市规模的扩大，多元化的社会活动使人们对出租车的需求量增加，城 市出租车的供需难题也随之加剧，这极大地影响了人们出行的顺畅，因此，如何 缓解“打车难”这一难题成为了当务之急。 与日益加重的打车难问题同时出现的是日益普及的互联网服务，这使得越来 越多的行业建立起互联网平台，于是“互联网+ ”成为了一种互联网发展的新形 态，其工作机制是通过互联网对社会资源进行优化和整合，进而全面提升社会资 源的利用率，从而解决社会资源配置的问题。 现如今，国内有众多打车平台，他们通过“互联网+ ”技术，依托移动互联 网平台实现了线上与线下的融合，突破传统的打车模式，建立以移动通信、互联 网技术为主体的服务平台。其因具有的便捷、补贴，故受到了广大出租车司机和 乘客的欢迎，这有效地缓解了人们 “打车难”的社会问题。所以，研究这一问 题既具有理论研究意义，也具有实际价值。本文以此为背景，将问题总体概况为 以下三个方面： （1）对给定区域内的出租车分布数量、乘客的需求量、等待时间等合理指 标建立数学模型和算法，求解出不同时空出租车等待时间和乘客等待时间，分析 出租车和乘客的“供求匹配”程度； （2 ）以不同打车软件公司对出租车不同补贴方式进行数学模型的建立，求 解出不同补贴政策对乘客和出租车的影响，分析其对“缓解打车难”的帮助。 （3 ）对于新创建的打车服务软件平台，选定合适的指标，建立合理的数学 模型，使用算法计算出最优补贴方案，并对结果进行分析论述。 2 问题分析 针对问题一，考虑不同时段系统内的出租车服务，建立出租车需求量、运营 中出租车总量、乘客等车时间等指标，以空车数量、空载指数、乘客全程出行成 本为目标函数，以等待时间、空载率为决策变量，建立衡量不同时区是否达到稳 定的平衡状态的多目标规划模型。利用 COWGA 算子对目标函数进行加权平均， 对改进的单目标规划模型进行求解，利用所得的数据画出决策变量随时