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    “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下滴滴快車補(bǔ)貼方案對(duì)打車難問題的影響

    2017-03-13 03:34:55劉陽張雪亞楊宗月龔佃選
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2016年25期
    關(guān)鍵詞:最短路徑互聯(lián)網(wǎng)

    劉陽++張雪亞++楊宗月++龔佃選

    摘 要:隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來,傳統(tǒng)出租車行業(yè)依托互聯(lián)網(wǎng)建立打車軟件服務(wù)平臺(tái),推出系列打車補(bǔ)貼方案,為乘客和出租車司機(jī)之間構(gòu)建交流平臺(tái),降低了信息的不對(duì)稱程度,對(duì)緩解“打車難”提供幫助。該文以北京市為例,結(jié)合滴滴快車補(bǔ)貼政策,建立了基于目標(biāo)規(guī)劃的出租車補(bǔ)貼方案模型,研究其對(duì)緩解“打車難”的影響。將打車難轉(zhuǎn)化為乘客總等待時(shí)長的量化指標(biāo),通過定量分析,得到滴滴快車對(duì)緩解“打車難”有所幫助的結(jié)論。

    關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)+ 拼車補(bǔ)貼方案 最短路徑 孟德爾遺傳定律

    中圖分類號(hào):F540.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2016)09(a)-0083-03

    伴隨著我國城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn),城市人口的日益增長,以及出行需求的顯著提高,“打車難”成為人民生活中的熱點(diǎn)問題。然而,居高不下的出租車空載率卻與之形成鮮明對(duì)比,這即為居民生活增添了不便,又造成了出租車資源的浪費(fèi)。究其原因,一方面由于出租車供應(yīng)量不足,難以滿足乘客的出行需求;另一方面,由于出租車的供給與乘客的用車需求之間存在信息不對(duì)稱,無法同有形商品一樣進(jìn)行雙方信息的充分交流。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來,傳統(tǒng)的出租車行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代新型產(chǎn)業(yè)結(jié)合,創(chuàng)造了新的商業(yè)模式——打車軟件。通過此應(yīng)用程序的使用,乘客可以及時(shí)地發(fā)布自己的打車信息,出租車司機(jī)可以立即給予回應(yīng),節(jié)省了雙方時(shí)間,提高了打車效率。

    1 補(bǔ)貼方案

    據(jù)人民網(wǎng)訊,北京時(shí)間2016年3月6日滴滴快車宣布,旗下快車業(yè)務(wù)推出“閃惠行動(dòng)”,用戶可享受最高5折優(yōu)惠[1]。同時(shí)滴滴拼車也推出補(bǔ)貼政策:兩個(gè)乘客拼車可以享受到6折優(yōu)惠,3個(gè)人拼車為5折優(yōu)惠,4個(gè)人最低可以享受4折優(yōu)惠。據(jù)新快報(bào)記者對(duì)滴滴快的司機(jī)的采訪可知其面向司機(jī)的補(bǔ)貼政策為:一天做滿25單,可拿150元補(bǔ)貼且在早高峰和晚高峰時(shí),做一單獎(jiǎng)勵(lì)一單。文章主要研究滴滴拼車的補(bǔ)貼政策對(duì)“緩解打車難”是否有作用。

    2 指標(biāo)的選取

    “打車難”的根本原因在于“人多車少”,即供應(yīng)量遠(yuǎn)小于需求量。基于此,可將打車難轉(zhuǎn)化為乘客總等待時(shí)長的量化指標(biāo),為從根源緩解“打車難”應(yīng)從減少打車需求量與增加供應(yīng)量兩方面著手。故判斷打車軟件的出租車補(bǔ)貼方案對(duì)“緩解打車難”有無幫助是指該補(bǔ)貼政策下,打車需求量與出租車供應(yīng)數(shù)量的改變對(duì)乘客總等待時(shí)長的影響。

    3 模型的建立與求解

    3.1 無補(bǔ)貼下等車時(shí)長模型的建立與求解

    在同一時(shí)間段,客戶等待時(shí)長為客戶下單后到上車之間總時(shí)長,分為兩部分:下單后司機(jī)接單時(shí)長和接單后去接客的時(shí)長。平均司機(jī)接單時(shí)長通過查閱數(shù)據(jù)得出,而接客時(shí)長可轉(zhuǎn)化為最短路徑問題,因?yàn)樗緳C(jī)對(duì)路況較熟悉,必定選擇最短路徑去接客。

    設(shè)圖(V,E),表示邊(vi,vj)上的權(quán)(即道路的長度),用表示頂點(diǎn)vi和頂點(diǎn)vj的距離,使用Floyd算法來計(jì)算最短距離。假設(shè)出租車在該城區(qū)的行駛速度固定為(單位:km/h),則可計(jì)算司機(jī)從起始點(diǎn)到客戶所在地的時(shí)長。設(shè)從起始點(diǎn)到客戶所在地的車的數(shù)量為,則總等待時(shí)長為:

    (1)

    其中,為平均接單時(shí)間,為總等待時(shí)長,為在該時(shí)間段的總接單數(shù),為總接客時(shí)間。

    以北京市為例,在滴滴智能出行平臺(tái)中截取北京市部分地區(qū)地圖,并將各個(gè)主要的交通路段進(jìn)行標(biāo)點(diǎn),如圖1所示。

    由圖1可得,其主要交通路口為60處,標(biāo)記為點(diǎn)1至點(diǎn)60。根據(jù)所繪圖形的比例尺(1 mm:100 m),計(jì)算得各個(gè)連通路段的路程,并使用所建模型中的Floyd算法,求得所有兩點(diǎn)間的最短路矩陣。查閱該地區(qū)的日基本行車路徑,整理成為司機(jī)從路口到乘客所在地的行車頻率矩陣[2],假設(shè)車輛行駛為40 km/h,求得接客時(shí)長:

    s (2)

    根據(jù)所查資料,整理高峰期、低谷期和平穩(wěn)期3個(gè)時(shí)段的接單時(shí)間(如圖2所示)。

    經(jīng)計(jì)算可求得3個(gè)時(shí)段的平均接單時(shí)間分別為:39.167 s、21.85 s、28.467 s,司機(jī)的接單時(shí)間為:

    s

    由此可得在無補(bǔ)貼政策情況下,乘客的平均等待時(shí)長為:

    (3)

    3.2 補(bǔ)貼下等車時(shí)長模型的建立與求解

    假設(shè)在未實(shí)行補(bǔ)貼政策打車模式下的打車需求人口量為,出租車供應(yīng)量為,此時(shí)每名乘客的平均等待時(shí)長為。在某種補(bǔ)貼政策下,打車需求人口量變?yōu)?,出租車供?yīng)量為,每名乘客的平均等待時(shí)長,則可根據(jù)映射求得實(shí)行政策前后各個(gè)變量之間的關(guān)系,運(yùn)用同樣的方法求得:

    將與進(jìn)行比較,得出,當(dāng)為負(fù)值時(shí),即對(duì)“緩解打車難”有幫助;當(dāng)為正值時(shí),即對(duì)“緩解打車難”沒有幫助。

    由此,所建模型將拼車補(bǔ)貼政策是否對(duì)“緩解打車難”有幫助的問題轉(zhuǎn)化為合乘模式下的乘客平均時(shí)間計(jì)算。

    2016年3月28日《北京商報(bào)》數(shù)據(jù)顯示,由于滴滴快車對(duì)拼車政策的補(bǔ)貼:兩個(gè)乘客拼車享受到6折優(yōu)惠,3個(gè)人拼車大約是5折優(yōu)惠,4個(gè)人最低可以享受4折優(yōu)惠。在此政策下成功拼車的概率達(dá)41.87%[3],將該部分的需求量變?yōu)橥蝗舜?,即減半成20.94%,則打車訂單減少20.94%,則映射為:

    由于行車路徑的穩(wěn)定性,在人口按比例縮小時(shí),司機(jī)從路口到乘客所在點(diǎn)的趟數(shù)也按比例縮小[4],即映射為

    但由于拼車政策并未使出租車的供應(yīng)量產(chǎn)生明顯變化,即可視為映射:=,又由于供應(yīng)量維持不變,則在打車軟件上發(fā)布的訂單的平均接單時(shí)間也不會(huì)發(fā)生明顯變化[5],即可視為:=。

    其中,為40 km/h,為vi、vj之間的最短路。

    此時(shí)計(jì)算得 s,相比于較小,則為負(fù)值,說明滴滴快車對(duì)拼車乘客和司機(jī)進(jìn)行補(bǔ)貼的政策對(duì)“緩解打車難”有所幫助。

    4 結(jié)語

    滴滴快車將出租車與互聯(lián)網(wǎng)資源有機(jī)結(jié)合,改善了出租車司機(jī)與乘客之間信息不對(duì)稱的弊端。同時(shí)利用補(bǔ)貼政策,合理推進(jìn)拼車方案的進(jìn)行,提高了出租車的運(yùn)營效率,給“打車難”帶來了顯著的緩解。此外,滴滴快車根據(jù)實(shí)時(shí)路況信息,實(shí)現(xiàn)了及時(shí)調(diào)整供求匹配程度。在一定程度上緩解了城市交通壓力,完善了城市道路交通系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了出租車資源的最優(yōu)配置。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 人民網(wǎng)新聞.滴滴快車啟動(dòng)“閃惠行動(dòng)”最高五折助推分享經(jīng)濟(jì)[EB/OL].http://it.people.com.cn/n1/2016/0306/c1009-28175563.html.

    [2] GB50220-95,城市道路交通規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范[S].

    [3] 網(wǎng)易新聞.滴滴快車拼車日均訂單破157萬[EB/OL].http://news.163.com/16/0328/00/BJ72718K00014AED.html.

    [4] Han-ru Li.Taxi Positioning in the New Age of Internet and Industrial Development Research[J].Procedia Engineering,2016(137):811-816.

    [5] Michal Kümmel,F(xiàn)ritzBusch,David Z.W. Wang. Taxi Dispatching and Stable Marriage[J]. Procedia Computer Science,2016(83):163-170.

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