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基于最优化的出租车补贴分析
作者：孙海晨 薛兆龙 刘蓓蓓 来源：《数码设计》2019年第12期
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摘要：要解决评价类问题，引入满意度这一指标衡量“打车难”问题是否得到缓解，先运用层次分析法求解影响满意度各因素集的权重，再运用模糊综合评价法评判对于客户来说，补贴方案实行前后，居民“打车难”问题是否得到解决。对于出租车司机方面，引入补贴力度这一指标，采用三次样条插值的思想用matlab作出补贴力度与时间及出车率与时间的曲线，两者对比，从而评判出出租车司机的“打车难”问题是否得到缓解。 关键词：层次分析法;模糊综合评价;三次样条插值
Abstract： to solve the problem of evaluation of class， in virtue of a measure satisfaction \"taxi\" difficult problem is mitigated， first using the analytic hierarchy process （ahp） to solve the influence satisfaction the weight of each factor set， then the fuzzy comprehensive evaluation method evaluation for the customer， before and after the subsidy program， residents \"taxi\" difficult problem is solved. For taxi drivers， the index of subsidy intensity is introduced， and the idea of cubic spline interpolation is applied to matlab to make the curve of subsidy intensity and time， as well as the output rate and time， and the two are compared， so as to judge whether the problem of \"taxi difficulty\" of taxi drivers is alleviated.
Key words： analytic hierarchy process; Fuzzy comprehensive evaluation; Cubic spline interpolation 1 问题重述
求解出租车公司发布的补贴方案对当前社会存在的“打车难”问题是否有缓解，需要引入满意度这一个指标来衡量客户与出租车司机两方的“打车难”问题是否得到缓解，再得出社会的“打车难”问题是否得到缓解。 2 模型建立与求解 对于问题二的求解：
随着现代社会的快速发展，打车难问题成为困扰整个社会的一个大的问题，打车难”究竟难在哪儿？可以衡量的指标有很多， 比如道路拥堵程度、出租车司机的意愿、打车费用、份子钱、天气、出租车行业的乱象、地区的发展程度、出租车市场等[1]。本问题是要求解补贴方案是否对打车难问题有所缓解，因此可以分为两个方面来进行求解，一是从客户方面，看客户在补贴方案实行后，打车难问题有没有得到缓解，二是从司机的角度出发，看他们的打车难问题有没有得到解决，下面是具体求解过程：
第一步，从客户的角度出发，选取最能代表客户打车难问题得到缓解的指标即各公司发出补贴方案后客户的满意度，然后可以采用模糊综合评价法对客户的满意度进行分析。
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① 首先确定影响满意度的因素集U={司机服务水平u1，乘客等待时间u2，乘车软件满意程度u3，乘客的乘车费用u4}，然后确定满意度的评价集V{非常满意v1，较满意v2，满意v3，不满意v4}，接下来可以用层次分析法来确定各因素的权重，具体方法如下：
构造判断矩阵，即比较上面因素集的几个因素就满意度的重要性时，使用数量化的相对权重aij，一共有4个元素进行比较，则可以构建A=（aij）4×4的矩阵。
构造成对判断矩阵如上所示，下面开始对上面的判断矩阵进行一致性检验，即首先计算衡量不一致程度的指标CI，利用以下公式计算 CI=λmax（A）-nn-1 （1）
接着按下面公式计算一致性比率CR， CR=CIRI（2）
最后利用matlab软件计算得CR=0.02393<0.1，符合一致性检验标准，一致性程度可以接受，各因素权重可计算得到U={0.12，0.05，0.57，0.26}。
② 在计算完各因素的权重之后，下面开始确定单因素模糊综合判断矩阵，各因素由群众评议打分来确定，因此可构建判断矩阵如下： R1={0.2，0.2，0.5，0.1} R2={0.3，0.4，0.2，0.1} R3={0.3，0.3，0.1，0.3} R4={0.8，0.1，0.1，0}
在构建综合判断矩阵之后，接下来开始进行模糊综合评价，将上面的判断矩阵进行合成。 然后再让合成的矩阵与上面的各因素权重矩阵进行评判运算，得到矩阵B， 最后进行综合分数的转换，可以经过matlab软件的计算，得出满意度评价集的综合评分，评分集Q={0.4208，0.2409，0.1517，0.1865}。
③ 由此可得，在补贴施行之后，大多数的客户打车难问题得到一定的缓解，而还有少量客户打车难的问题没有得到解决，他们还是对现在得处境不太满意，因此各出租车公司以
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及各大打车软件平台应该设计出合理的补贴方案，让客户更加的满意，从而让客户的打车难问题得到基本解决。
第一步，从司机的角度来说，司机打车难难在车辆调配效率差、整治放松挑课拒载、部分区域“黑车”当道、道路拥堵、新手不认路效率太低等方面[2]。通过查找资料，可以了解到快的打车在2014年实施的补贴方案，引入Q来代表补贴力度。
经过图形分析，补贴力度与时间、出租车有效里程数与时间的图形大体上相近，这就说明补贴力度与出租车有效里程率在一定程度上成正相关关系，对于司机来说，各出租车公司出台的补贴方案的补贴力度越大，那打车难问题越容易得到缓解，因此补贴方案的实行对于司机的打车难问题有一定的缓解。
第二步，经过上面问题的分析，可以得出对于客户而言，在补贴方案施行之后，大部分客戶的打车难问题度得到了有效的解决，只有少部分居民还存在打车难的问题，也就是说居民的打车难问题基本得到解决，而对于司机来说，在补贴方案施行之后，司机的有效里程数得到增加，载客量也逐渐增加，司机所获得的收入也得到增加，因此对于司机来说，补贴方案的实行有利于缓解司机打车难的问题。总而言之，在补贴方案实行之后，打车难问题得到有效解决。 3 结果分析
针对此问题，选取了最能衡量客户打车难问题得到缓解的显性因素，是结果更具代表性，并且得到的结果也能真实的反映当前社会的打车难问题是否得到解决。 参考文献：
[1]崔洁.“互联网+”背景下打车难问题分析[J].科技经济导刊，2016（11）：173
[2]王学莎，付佳莲，赵佳昱，买阿丽，孙国伟.打车软件缓解打车难问题的效果研究[J].运城学院学报，2015，33（06）：29-33.
