“互联网+”时代的出租车资源配置模型

打车软件平台增加了乘客与出租车司机之间的信息透明度,促进了供求匹配,在一定程度上缓解了"打车难"问题。从另一个角度,出租车司机获得了乘客的需求信息后,可能出现"挑单"的现象,一些低收益的订单将会难以被接。本文基于深圳市的实际数据,分析了深圳市出租车供求关系时空分布,并探讨了已有补贴方案对出租车资源配置的影响,之后给出了更合理的补贴方案的设计模型。从某种程度上,能够通过经济手段实现出租车资源的优化配置,有效缓解"打车难"问题。

“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析

本文针对2015年全国大学生数学建模竞赛B题"互联网+"时代的出租车资源配置问题,根据评阅和评奖的具体情况,首先介绍了问题的背景、提法和评阅要点,然后给出了几种有代表性的解决方法和模型,最后对参赛论文中存在的较普遍问题作了分析。

小陆家嘴地区出租车服务水平调查分析

为客观评价小陆家嘴地区的出租车服务水平,从实地问卷和资料查阅两方面进行调查分析。研究表明,小陆家嘴地区的"打车难"问题非常严重,不同时间、不同人群对出租车的满意度和依赖程度略有差异。最后,从规划、建设、管理等方面探究"打车难"原因,并提出解决对策。

基于ISM的出租车补贴方案对缓解打车难的可行性研究

文章针对互联网+时代的出租车补贴方案是否有助于缓解打车难,从补贴方案、出租车司机、乘客、外部环境四个角度出发,系统归纳了16个影响打车难易程度的相关要素,并构建解释结构模型分析要素间的逻辑关系。通过Matlab编程,求取打车难易程度影响要素解释结构模型,论证得出乘客返现补贴和司机高峰加价补贴能有效缓解打车难的结论。

缓解城市中心“打车难”问题相关政策研究——以南京为例

近来,城市中心"打车难"似乎成了许多城市的通病,而且到目前为止都没有好的解决办法。本文以南京现有解决"打车难"问题的相关政策为研究对象,分别调查评估其可行性,并最终提出一套能够解决城市中心"打车难"问题的对策。

城市出租车供求优化研究

通过问卷调查等方式,对当代出租车市场进行了分析,并结合影响出租车供求市场的因素,提出了城市出租车供求优化对策。

关于广州市出租车运营情况的调查研究

随着人们生活水平的提高,出行方式也是日新月异,打出租车也成了不少百姓出行选择的重要方式之一。本课题深入研究广州市出租车行业运营情况,并通过现象、资料及数据分析,对广州"打的难"的现状进行了调查和原因分析,提出了解决广州"打的难"的策略与方案,为解决广州"打的难"问题提供合理的理论依据,为政府制定相关政策提供参考依据。