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发表于 2017-11-22 22:57
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出租车是市民出行的重要交通工具之一,“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+”时代的到来,有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台,实现了乘客与出租车司机之间的信息互通,同时推出了多种出租车的补贴方案。(bk1’,pr1)
1 ]$ c0 Y% o) T4 D3 x' Z2 F6 h$ s1 Y请你们搜集相关数据,建立数学模型研究如下问题:* s0 k: k, u( g1 _1 d
(1) 试建立合理的指标,并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。(spm1)8 d4 c; k2 i$ H8 i6 B; p. t2 z
(2) 分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助?(spm2)' J; C' @2 Y+ M6 _! h
(3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台,你们将设计什么样的补贴方案,并论证其合理性。(spm3)9 Y p# @7 u! R0 H. V& `- x
三个问题,三个层面,三个函数,在评价,优化两种思想中间互相渗透且各有侧重,一一道来。
# i! Z% T* v" R$ a8 J/ k1.以评价为主体的函数关系建立,评价点对象是出租车,属性是“供求匹配”程度M,我们需要找到一个或多个指标表征它,比如等车的人数p或空跑的出租车数c(占总运行车辆的比例),它是当前p和c的函数,这二者又和总期待打车人数ps和出租车数cs有关,还和他们的分布ds和打车条件(cd是否有打车软件等)的函数,这前三者者又是时间t和空间位置s的函数,故我们需要量化的评价表达式为:
2 {5 c, O+ t4 O- vM=f(p, c,ps,cs);
- H. i0 z! b* @(p, c) =g(ps(t, s), cs(t, s), ds(t, s), cd);
0 ^1 \- c q9 \f可以是简单的(p + c)/ (ps + cs)或以不同效用加权,g的机理也很明确,当前cd,ds下,有ps,cs可以匹配,进而减少,得到p,c。# B' v3 O6 W0 e7 z% `( V
ps(t, s), cs(t, s), ds(t, s)这三个关系就没有必要深入研究了,选一个地方,直接查找数据得到即可。* {) M5 p3 k$ Y; s$ L7 x
注意最后是M = h(t,s)这个函数,需要我们作为回答的基准,中间变量最后都要省去。
7 T) m6 L& K7 `; S) c" i2.引入补贴a,它作为自变量影响的是cs(t, s)(假设补贴只对出租车),影响方式可以模仿微观经济学中的价格曲线,量化之就可以了,这样进而会影响到M。- _( L- ~2 y5 V7 b
故最终我们需要给出M = I(a),看看效果究竟如何,也可以和实测数据作对比评估你们的模型,并训练不好确定的参数。
9 |* G) U% a* u Y# a; v3.开放性优化问题,补贴的方案其实就是在不同价格基础上不同比例的增值,可以看成个人所得税的逆过程,J(ct)表示乘车费用为ct时,单位乘车费用的补贴率,a = ct * J(ct),当然也可以用更复杂的类似于累进税率的想法做,故决策变量即为函数ct,我们可以选取几个建大的函数形式量化之方便求解。
6 R% h: W( G3 K) z3 [! P& y1 Y, Q优化目标可以是2中的M,还包括成本sum(a),或能想到的其他衡量打车市场优劣的指标,加权量化后即可转化为优化问题,求解J(ct),完毕。 B. A, s' r/ ~
注意本题并没有把打车条件cd(比如打车软件)当成重点,故不要偏题,而把这个当成灵敏度分析的点,却还是很合适的。
0 q: u9 a# z; B! N! Y: {7 Y好了,一个社会背景的,优化评价综合问题,看来模糊的评价又是一个弱化的点,关键在于函数关系的搭建以及优化求解,完整解决 + 至少一方面的亮点,是必胜的因素,大家好运!
& L7 ` t- F& q |
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