信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型

度 巍,王先甲,劉炳全

（1.南通大學(xué) 交通學(xué)院，江蘇南通226019；2.武漢大學(xué) 系統(tǒng)工程研究所，武漢430072；

3.渭南師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，陜西渭南714000；4.武漢大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，武漢430072）

信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型

度 巍*1,王先甲2,劉炳全3,4

（1.南通大學(xué) 交通學(xué)院，江蘇南通226019；2.武漢大學(xué) 系統(tǒng)工程研究所，武漢430072；

3.渭南師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，陜西渭南714000；4.武漢大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，武漢430072）

目前在大中城市中應(yīng)用智能手機(jī)叫車軟件搭乘出租車成為受到廣泛關(guān)注的出行現(xiàn)象，本文通過考慮存在叫車服務(wù)即出租車派遣服務(wù)模式，建立了信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型.該模型在獲得出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過設(shè)計(jì)的算法可以求出各個(gè)節(jié)點(diǎn)的顧客平均等待時(shí)間.在數(shù)值實(shí)驗(yàn)中，分析了模型中不同參數(shù)值對(duì)于算例網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的顧客平均等待時(shí)間的影響程度.結(jié)果表明各種參數(shù)值的變化對(duì)減少顧客平均等待時(shí)間的影響不同，其中降低空駛過程中出租車司機(jī)選擇乘客及服務(wù)模式的隨機(jī)程度對(duì)降低各個(gè)節(jié)點(diǎn)顧客平均等待時(shí)間影響顯著，而各節(jié)點(diǎn)處乘客需求量和到達(dá)的隨機(jī)程度，以及叫車服務(wù)費(fèi)用對(duì)于各節(jié)點(diǎn)顧客平均等待時(shí)間的降低影響并不明顯.

城市交通；出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)；均衡模型；派遣服務(wù)模式；叫車軟件；信息系統(tǒng)

1 引言

在我國(guó)大中城市交通出行中，由于出租車服務(wù)具有快捷、門對(duì)門服務(wù)、舒適等優(yōu)點(diǎn)，一直作為公共交通系統(tǒng)的重要組成部分.近年來隨著信息技術(shù)在出租車行業(yè)的廣泛應(yīng)用，以及智能手機(jī)的普及，使用智能手機(jī)中的叫車軟件召喚搭乘出租車成為受到廣泛關(guān)注的出行現(xiàn)象.叫車軟件的應(yīng)用，一方面使出租車與乘客之間的信息得到互通，讓過去出行中尤其在上下班高峰時(shí)段的“打的難”問題得到緩解，而另一方面其導(dǎo)致的問題也遭到出租車管理部門，以及部分民眾的非議，如叫車軟件存在加價(jià)收費(fèi)使得出租車有選擇性的載客，同時(shí)加價(jià)也使得搭乘出租車需花費(fèi)更高的成本.分析信息系統(tǒng)對(duì)出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的影響，以及如何規(guī)范目前諸如叫車軟件等信息技術(shù)在出租車行業(yè)的應(yīng)用成為一項(xiàng)十分有意義的課題.

在評(píng)價(jià)出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量時(shí)，乘客搭乘出租車等待時(shí)間是一項(xiàng)重要的指標(biāo).目前對(duì)出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型大致可分為集計(jì)模型(aggregated model)和均衡模型(equilibrium model).作為早期研究的代表，集計(jì)模型探討了出租車市場(chǎng)的盈利性和管制的必要性.Douglas[1]分析了出租車市場(chǎng)價(jià)格管理、自由準(zhǔn)入的情況，得出出租車行業(yè)在乘客需求小于最大值時(shí)獲得最大收益.De Vany A[2]分析不同市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下出租車盈利情況.由于集計(jì)模型忽略了出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及時(shí)空特性，近幾十年來，基于交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更符合現(xiàn)實(shí)的出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型受到廣泛關(guān)注. Yang，et al[3]構(gòu)建了出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型，用于描述出租車如何在城市路網(wǎng)中巡游搜索乘客. Wong，et al[4]考慮了路網(wǎng)擁擠和乘客需求彈性情況. Yang，et al[5-7]研究了香港出租車市場(chǎng)的均衡模型. Josep，et al[8]系統(tǒng)綜述了出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)的不同模型，給出了可以進(jìn)一步研究的方向.此外在出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)規(guī)劃研究中，陸建等[9]提出了城市出租車擁有量的確定方法.邊揚(yáng)等[10]對(duì)出租車出行方式分擔(dān)率進(jìn)行了預(yù)測(cè).以上文獻(xiàn)均假設(shè)出租車在路網(wǎng)中巡游搜索乘客，可稱作出租車巡游服務(wù)模式.隨著叫車軟件的應(yīng)用，出租車司機(jī)能與之附近的乘客互通信息，與乘客達(dá)成意向后，駛向乘客所在地，可稱其為出租車派遣服務(wù)模式.

本文在過去出租車運(yùn)營(yíng)服務(wù)研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建了信息系統(tǒng)下的出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型，并通過算例分析了模型中各種參數(shù)對(duì)于降低顧客平均等待時(shí)間的影響程度.

2 基本假設(shè)

在本文中，假設(shè)路網(wǎng)中所有出租車均安裝信息系統(tǒng)，能在行駛過程中與乘客取得溝通，出租車司機(jī)相應(yīng)地選擇巡游服務(wù)或派遣服務(wù)模式.將出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示為G(V,A)，其中V代表路網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)集合，這里的節(jié)點(diǎn)需看作是真實(shí)交通網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)搭乘出租車小區(qū)的抽象化，設(shè)總的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為||

V.A代表路網(wǎng)中的聯(lián)接各個(gè)節(jié)點(diǎn)的路段集合.假設(shè)從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn) j的搭乘出租車乘客需求量為常數(shù)Dij，用I和J分別表示乘客搭乘出租車的出發(fā)和到達(dá)節(jié)點(diǎn)集合，用Oi和Dj分別表示出發(fā)節(jié)點(diǎn)i和到達(dá)節(jié)點(diǎn) j的乘客需求量，則顯然有

由式(1),式(2)，易得式(3)成立：

用hij表示出租車從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn) j的最短路徑行駛時(shí)間，本文不考慮交通擁擠情況，因此hij可看做常數(shù).

3 信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型

3.1 出租車司機(jī)選擇行為

假設(shè)路網(wǎng)中有N輛出租車，每輛出租車一旦在節(jié)點(diǎn)i搭載乘客，將沿著最短路徑駛向目的節(jié)點(diǎn)j，當(dāng)在節(jié)點(diǎn) j完成任務(wù)后，每一名空駛出租車司機(jī)將通過最小化其搜索成本來決定在哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)采取何處服務(wù)模式搭乘下一名乘客.通常情況下，出租車司機(jī)服務(wù)完上一名乘客后不會(huì)立即收到附近乘客的叫車信息，因此，出租車司機(jī)首先通過最小化其搜索乘客時(shí)間來確定其駛往下個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率.由于存在感知偏差和乘客到達(dá)的隨機(jī)因素，搜索乘客時(shí)間可看做隨機(jī)變量.根據(jù)Yang，et al[3]的假設(shè)，當(dāng)搜索乘客時(shí)間服從獨(dú)立同分布的Gumbel分布時(shí)，空駛出租車從節(jié)點(diǎn)j駛往節(jié)點(diǎn)i的概率為

式中 wi表示出租車司機(jī)在節(jié)點(diǎn)i的等待時(shí)間；非負(fù)參數(shù)θ1刻畫從司機(jī)視角下乘客需求量和到達(dá)的隨機(jī)程度，θ1值越小，表示出租車司機(jī)對(duì)路網(wǎng)的信息掌握得越少，乘客需求量和到達(dá)的隨機(jī)程度越大.

當(dāng)空駛出租車司機(jī)到達(dá)節(jié)點(diǎn)i時(shí)，將通過最大化其總的載客收益來確定以何種服務(wù)模式搭載前往相應(yīng)目的節(jié)點(diǎn) j的乘客，由于選擇搭乘乘客和服務(wù)模式均具有隨機(jī)性，總的載客收益可看做隨機(jī)變量.設(shè)k=1表示出租車采取巡游服務(wù)模式，k=2表示出租車采取派遣服務(wù)模式，當(dāng)載客收益服從獨(dú)立同分布的Gumbel分布時(shí)，出租車采取服務(wù)模式k選擇搭載從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的乘客概率為

式中 非負(fù)參數(shù)θ2刻畫司機(jī)視角下出租車空駛時(shí)選擇乘客和服務(wù)模式的隨機(jī)程度，θ2值越大，表明司機(jī)與乘客溝通的信息越充分，司機(jī)選擇的隨機(jī)程度越小；表示出租車采取服務(wù)模式k搭載從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn) j乘客的總收益.采取巡游服務(wù)模式的總載客收益可表示為

式中 F0表示搭乘出租車起步價(jià)格；π表示單位行程時(shí)間的收費(fèi)價(jià)格；λ1表示單位行程時(shí)間的運(yùn)輸成本；λ2表示將出租車在節(jié)點(diǎn)i等待時(shí)間轉(zhuǎn)換成等價(jià)貨幣成本的系數(shù).采取派遣服務(wù)模式的總載客收益可表示為

式中 M表示乘客選擇派遣模式額外支付的叫車費(fèi)用；其它符號(hào)與(6)式相同.由于出租車采取派遣模式意味著在空駛過程中與乘客取得了溝通，到達(dá)節(jié)點(diǎn)i無需經(jīng)過搜索等待即能搭載乘客，因此式(7)中不含有出租車在節(jié)點(diǎn)i的等待時(shí)間項(xiàng).

3.2 出租車服務(wù)時(shí)間守恒約束

考慮研究時(shí)段為1小時(shí)，所有的出租車在研究時(shí)段內(nèi)或者處于載客狀態(tài)或者處于空駛狀態(tài).總的出租車載客時(shí)間TOT等于從各個(gè)節(jié)點(diǎn)i到各個(gè)節(jié)點(diǎn) j的出租車載客行駛次數(shù)與節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn) j最短行駛時(shí)間hij的乘積，即

在出租車運(yùn)營(yíng)均衡狀態(tài)下，出租車在研究時(shí)段內(nèi)滿足相應(yīng)的乘客需求量，因此有，?i∈I,?j∈J.總的出租車空駛時(shí)間TVT包括兩部分，一部分為從各個(gè)節(jié)點(diǎn) j到各個(gè)節(jié)點(diǎn)i采取巡游服務(wù)模式出租車的行駛次數(shù)與其空駛時(shí)間的乘積，另一部分為從各個(gè)節(jié)點(diǎn) j到各個(gè)節(jié)點(diǎn)i采取派遣服務(wù)模式出租車的行駛次數(shù)與其空駛時(shí)間乘積，即

總的出租車載客時(shí)間與總的出租車空駛時(shí)間之和應(yīng)等于出租車服務(wù)總時(shí)間，因此在研究時(shí)段1小時(shí)內(nèi)，存在如下服務(wù)時(shí)間守恒約束式：

由前面分析可知從各個(gè)節(jié)點(diǎn) j到各個(gè)節(jié)點(diǎn)i采取兩種服務(wù)模式的行駛次數(shù)計(jì)算公式為

3.3 出租車供需均衡約束

出租車運(yùn)營(yíng)均衡狀態(tài)時(shí)，在各個(gè)到達(dá)節(jié)點(diǎn) j有Dj輛空載出租車，整個(gè)路網(wǎng)的空載出租車需滿足所有出發(fā)節(jié)點(diǎn)i的乘客需求，因此有

3.4 乘客平均等待時(shí)間

乘客在各節(jié)點(diǎn)平均等待時(shí)間是衡量出租車服務(wù)水平的重要指標(biāo)，其受出租車擁有量、城市布局、道路布局、道路交通狀況、交通信息的可獲得性等多種因素的綜合影響.Douglas[1]提出了節(jié)點(diǎn)i內(nèi)出租車乘客平均等待時(shí)間Wi與節(jié)點(diǎn)內(nèi)道路總里程公里數(shù) Ai（km）、出租車輛到達(dá)率ni(veh·h-1)(靜態(tài)均衡模型中，ni=Oi)、出租車平均搜索行駛速度v(km·h-1)和平均節(jié)點(diǎn)i內(nèi)搜索時(shí)間wi（h）之間的關(guān)系為

Yang，et al[6]給出式(13)詳細(xì)推導(dǎo)過程.當(dāng)?shù)玫骄饽Ｐ椭谐鲎廛嚳振倳r(shí)間wi值后，由(13)式即可得到對(duì)應(yīng)的顧客平均等待時(shí)間.

3.5 信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)均衡模型

將式(10),式(12)聯(lián)立，即可得到信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型：

當(dāng)獲得了出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)中的各種數(shù)據(jù)，如總的出租車數(shù)量，各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的乘客需求量及最短行駛時(shí)間，出租車派遣服務(wù)起步價(jià)格，單位行駛時(shí)間費(fèi)用及叫車費(fèi)用.模型式(14)則是關(guān)于各個(gè)節(jié)點(diǎn)空駛出租車等待時(shí)間wi的非線性方程組.設(shè)計(jì)合理的算法對(duì)模型式(14)進(jìn)行求解即可得出相應(yīng)的wi值，進(jìn)一步通過式(13)得出各個(gè)節(jié)點(diǎn)乘客平均等待時(shí)間.

4 模型求解

信息系統(tǒng)下出租車均衡模型式(14)形式復(fù)雜，直接求解比較困難，若應(yīng)用于規(guī)模較大的實(shí)際交通網(wǎng)絡(luò)中，求解的工作量巨大.因此必須設(shè)計(jì)有效的求解算法.本文改進(jìn)Yang，et al[3]的算法對(duì)模型式(14)進(jìn)行求解，由于式(12)中獨(dú)立的式子為|| V-1個(gè)，首先通過式(10)求出某個(gè)節(jié)點(diǎn)z的出租車平均等待時(shí)間表達(dá)式：

再將Pij表達(dá)式(4)代入式(12)，整理得到其它節(jié)點(diǎn)的出租車平均等待時(shí)間為

通過構(gòu)造如下算法，對(duì)模型式(14)進(jìn)行迭代求解：

步驟1在給定的叫車費(fèi)用M下，設(shè)定一組出租車等待時(shí)間的初始值：w(1)i,?i∈I，令n=1.轉(zhuǎn)步驟2.

步驟2由式(11)計(jì)算兩種服務(wù)模式下空載出租車的出行次數(shù)：

轉(zhuǎn)步驟3

步驟3由式(15),式(16)更新出租車等待時(shí)間：

轉(zhuǎn)步驟4.

步驟4收斂性檢驗(yàn).如果相對(duì)誤差，其中ε為容忍誤差.轉(zhuǎn)步驟5，否則n=n+1，轉(zhuǎn)步驟2.

步驟5根據(jù)式(13)求出各個(gè)節(jié)點(diǎn)的乘客等待時(shí)間Wi，算法停止.

5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

本文采取Yang etal[3]中的算例，算例網(wǎng)絡(luò)如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)共四個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)即代表出發(fā)區(qū)域也代表到達(dá)區(qū)域，共有12個(gè)OD對(duì)，各個(gè)OD對(duì)間的最短路徑行駛時(shí)間和乘客需求量分別在表1、表2中標(biāo)出.

圖1 算例網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Example Network

表1 各個(gè)OD對(duì)間的最短路徑行駛時(shí)間Table1 Link travel time of each O-D pair

表2 各個(gè)OD對(duì)間的乘客需求Table2 Customer origin-destination demand

設(shè)定各種參數(shù)的值.由算法即可求出信息系統(tǒng)下的出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)均衡狀態(tài)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的乘客平均等待時(shí)間Wi，同時(shí)模型式(14)中的參數(shù)θ1、θ2、M不同取值均會(huì)對(duì)均衡狀態(tài)造成影響，算例通過設(shè)置不同的θ1、θ2、M值，得到相應(yīng)均衡狀態(tài)下的乘客平均等待時(shí)間.取出租車總量N為300，出租車起步價(jià)F0為14，單位行程時(shí)間費(fèi)用π為5，參數(shù)λ1為0.02，參數(shù)λ2為0.03，參數(shù)θ2為0.3，四個(gè)節(jié)點(diǎn)的叫車費(fèi)用分別為2、3、3、2元.初始出租車等待時(shí)間分別設(shè)為0.15、0.25、0.3、0.1 h，容忍誤差ε為0.001，參數(shù)θ1的取值從0.1連續(xù)增加，得到不同θ1值下對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)乘客等待時(shí)間，如圖2所示.

由前面分析可知，參數(shù)θ1代表各個(gè)節(jié)點(diǎn)處，司機(jī)視角下乘客需求和到達(dá)的隨機(jī)程度，θ1值越大，表示出租車司機(jī)對(duì)路網(wǎng)的信息掌握得越多，從圖2可以看出，θ1值從較小值剛開始增加時(shí)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)的乘客平均等待時(shí)間變化顯著，而當(dāng)θ1的值增加到2之后，各節(jié)點(diǎn)乘客平均等待時(shí)間趨于穩(wěn)定.這表明提高各節(jié)點(diǎn)處出租車司機(jī)的信息掌握程度并不能持續(xù)影響乘客等待時(shí)間，當(dāng)信息掌握程度達(dá)到一定值后，乘客等待時(shí)間不再受到影響.

圖2 不同θ1值下對(duì)應(yīng)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)乘客平均等待時(shí)間Fig.2 Customer waitinging times in all regions corresponding differentθ1

當(dāng)其它參數(shù)值同前，參數(shù)θ1為0.2，θ2的值從0.1不斷增大，不同θ2值下各節(jié)點(diǎn)乘客平均等待時(shí)間如圖3所示.

圖3 不同θ2值下對(duì)應(yīng)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)乘客平均等待時(shí)間Fig.3 Customer waitinging times in all regions corresponding differentθ2

θ2代表出租車空駛時(shí)司機(jī)選擇乘客和服務(wù)模式的隨機(jī)程度，θ2越大，表示司機(jī)掌握的信息越明確，隨機(jī)程度越低.從圖3可以看出，隨著θ2值的增加，各個(gè)節(jié)點(diǎn)顧客平均等待時(shí)間均顯著不斷下降，這說明在具有叫車服務(wù)的出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)中，出租車司機(jī)在空駛時(shí)，通過叫車軟件與眾多乘客取得互通，溝通的效果越好，選擇最有利的服務(wù)模式和搭乘乘客，能夠降低整個(gè)出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)顧客的平均服務(wù)時(shí)間，提高出租車運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平.

當(dāng)其它參數(shù)值同前，參數(shù) θ1為0.5，θ2為0.3，不失一般性，選定其它節(jié)點(diǎn)叫車費(fèi)用同前，節(jié)點(diǎn)2的叫車費(fèi)從2元增大到15元，得到相應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)顧客平均等待時(shí)間如圖4所示.

從圖4可以看出，點(diǎn)2的叫車費(fèi)用從2元增加到15元時(shí)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)的顧客平均等待時(shí)間緩慢下降，這說明增加叫車費(fèi)用除了提高出租車運(yùn)營(yíng)收入，并不能顯著改善出租車運(yùn)營(yíng)質(zhì)量，過高的叫車費(fèi)用增加了搭乘出租車成本，乘客會(huì)犧牲等待時(shí)間選擇巡游服務(wù)模式，因此增加叫車費(fèi)用對(duì)減低顧客等待時(shí)間的影響并不明顯.

圖4 節(jié)點(diǎn)2的不同叫車費(fèi)用對(duì)應(yīng)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)乘客平均等待時(shí)間Fig.4 Customer waitinging times in all regions corresponding different communication cost

6 研究結(jié)論

本文針對(duì)目前出租車服務(wù)市場(chǎng)受到普遍關(guān)注的智能手機(jī)叫車服務(wù)現(xiàn)象，在一定的假設(shè)下，構(gòu)建了信息系統(tǒng)下出租車運(yùn)營(yíng)市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)均衡模型.在出租車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)各種數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過設(shè)計(jì)的算法對(duì)模型進(jìn)行求解，可得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的出租車搜索時(shí)間及顧客平均等待時(shí)間，從而模型能用來評(píng)價(jià)具有叫車服務(wù)的出租車市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)水平.在算例網(wǎng)絡(luò)中，通過分析模型中的三個(gè)重要參數(shù)值變化對(duì)顧客平均等待時(shí)間的影響程度，得到出租車空駛中選擇乘客及服務(wù)模式的隨機(jī)程度對(duì)于改善出租車運(yùn)營(yíng)水平影響顯著，而增強(qiáng)出租車司機(jī)在各個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)路網(wǎng)信息掌握程度，以及提高派遣模式的叫車費(fèi)用均不能顯著降低顧客平均等待時(shí)間.這些結(jié)論為規(guī)范信息技術(shù)在出租車行業(yè)的應(yīng)用提供了有價(jià)值的決策參考.

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Equilibrium Model of Urban Taxi Service Network with Information Systems

DU Wei1，WANG Xian-jia2，Liu Bing-quan3
（1.School of Transportation，Nantong University,Nantong 226019,Jiangsu，China；2.Institute of Systems Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China；3.School of Mathematics and Information Science,Weinan Teachers University,Weinan 714000,Shanxi,China；4.School of Mathematics and Statistics,Wuhan University,Wuhan 430072,China）

Taking taxi by calling system in metropolitans get increasing popular in China.Considering this taxi dispatching service,this paper proposes an equilibrium model of urban taxi service network with information systems.Based on the traffic data in taxi service network,the model is able to calculate average customer waiting times in each region using corresponding algorithms.Then,a numerical example is given to illustrate the relationship between average customer waiting time and values of parameters in the model.The result reveals that the degree of uncertainty in choosing customer and service mode when taxi is vacant plays an important role in reducing customer average waiting times;the degree of uncertainty on customer demand and taxi services from the perspective of individual taxi drivers and the communication cost in dispatch service mode cannot obviously affect customer’s average waiting times.

urban traffic；taxi service network；equilibrium model；dispatch service mode；taxi software；information system

1009-6744（2014）03-0091-06

U491

A

2013-09-16

2014-02-17錄用日期：2014-02-24

國(guó)家自然科學(xué)基金（70771079，71171133，71231007，71071119）；上海市優(yōu)秀青年教師基金（jr10007）；南通大學(xué)自然科學(xué)類科研基金交通專項(xiàng)課題（13040454）.

度巍(1982－)，男，湖北荊州人，講師，博士.*通訊作者：666weidu@126.com