出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开,全公开,半公开模式;制定路网搭建,乘客生成与退出,出租车与乘客匹配,出租车行驶规则;模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程;分析不同信息公开程度对出租车空驶率,乘客候车时间,送达人数,司机平均收益等的影响.研究表明,仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量,且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性,建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.     

出租车合乘制调度优化模型研究

出租车作为一种灵活、方便的交通工具,为人们快捷、舒适、安全的出行提供了强有力的保障,出租车合乘制的推行将有助于进一步提高人们选择出租车出行的频次,保障出租司机的收入,减少道路拥堵与交通系统的能源消耗．以合乘出租车司机收益与乘客服务率最大化及乘客费用最小化为目标,建立了出租车最佳路径选择及配车调度优化模型,并设计了改进粒子群算法求解,通过多次仿真运算,结果表明该算法优化此类问题是有效的．     

考虑网约车竞争的机场出租车供需均衡博弈模型

为有效解决机场出租车供需不均衡问题，本文基于完全信息下静态非合作博弈理论提出机场出租车司机及乘客两个群体决策的纯策略博弈模型。将网约车竞争影响引入出租车司机群体决策收益函数的构建中，探讨不同竞争强度对出租车司机群体决策结果的影响。同时，考虑排队长度、上客速率、交通状况、交通费用及多交通方式分流等因素研究乘客群体决策的收益函数，反映乘客群体不同决策结果对司机的影响。以北京首都国际机场为案例进行实证分析。结果显示：在北京市网约车行业平均竞争水平下，两群体通过互馈影响达到纳什均衡时，整体供给略高于需求，其中，早晚高峰时段机场出租车呈现供大于求的状态；地铁停运后的凌晨则需求远大于供给。针对当前网约车竞争水平下达到纳什均衡时的机场出租车每日供需不均衡现象，可以适当提高出租车司机对网约车竞争影响的认知。     

合乘模式下司机收入公平模型及仿真

针对出租车合乘模式下司机的收入问题,建立了合乘模式下司机收入公平心理模型,采用公平理论分析了司机的心理及行为,通过仿真计算,分析了合乘模式下乘客总需求量及司机公平心理对司机收入的影响.研究结果表明,乘客总需求对合乘模式下司机总体的平均收入有较大的影响,合适的供需比下实施合乘才能提高司机收入;在供需比较大时,司机争抢乘客的行为会导致司机个体收入差距增大,部分司机收入降低的现象;为成功实施合乘模式,必须考虑当地出租车市场的供需比情况,并且建立合理的措施以防范司机争抢乘客的行为出现.所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

需求不确定下的网约车司机最优工资水平研究

在网约车出行系统中,乘客出行需求的不确定性会影响网约车平台制定合理的工资水平, 进而影响平台利润。本文研究出行需求不确定下的网约车司机工资水平。根据问题的数学描述,假设实际出行需求服从随机分布,司机数量供给服从劳动力供给理论,采用网约车研究领域广泛采纳的精准乘客-司机匹配函数描述乘客与司机间的匹配关系。在此基础上,建立求解网约车平台利润最大化的模型框架。案例研究发现：存在最优的工资水平,使得网约车平台利润最大化;最优工资水平、司机人数与乘客最大需求正相关,最优工资水平与平台影响力负相关;本模型给出期望利润最大化下的最优解,比平均值模型具有一定的鲁棒性,有效保障网约车平台利润。 结果表明,本文建立的最优工资水平模型可以有效研究需求不确定性下的网约车出行系统。     

城市综合换乘枢纽的出租车合乘调度方法

分析了城市综合换乘枢纽实施出租车合乘的必要性.初步构建了面向城市综合换乘枢纽的出租车合乘组织模式.将出站乘客合乘的组织调度描述为静态一点对多点出租车合乘匹配问题,以出租车数量最小、总费用最小为优化目标,建立了混合整数规划模型,利用基于遗传算法和单纯形法的启发式算法求解该模型.算例分析表明,有效组织综合换乘枢纽处的出租车合乘可以明显减少进入枢纽站的出租车辆,降低出租车辆行驶的总里程,显著提高出租车司机单次出行收入,同时明显降低乘客平均支出费用,能够体现出较好的社会、经济效益.     

存在打车软件服务的出租车运营市场仿真模型

针对目前出租车服务市场盛行使用打车软件现状,分析了存在打车服务情况 下出租车司机载客与乘客的打车行为,构建了基于离散事件的出租车运营市场仿真模型. 模型考虑了乘客需求在路网的分布,以及空驶出租车巡游搜索乘客和接单行为,模拟了 乘客在交通路网中使用打车软件召唤空驶出租车行为及出租车搜索乘客的动态过程,采 取事件扫描法推进仿真时间步长,得到乘客的平均等待时间和出租车平均收益等指标.算 例网络的仿真结果表明,在相同的出租车市场规模下,随着使用打车软件乘客比例的增 加,并不能有效减少乘客的平均等待时间;而在相同打车软件使用率下,随着出租车数量 增加,乘客是否使用打车软件,其平均等待时间都会减少,并通过多次仿真结果得到综合 考虑出租车收益与乘客等待时间的最优出租车市场规模.     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。     

考虑乘客心理的出租车合乘决策方法研究

针对出租车合乘研究中缺少对乘客心理的考虑,基于前景理论构建出租车合乘模式决策模型,提出一种考虑乘客心理的合乘出行决策方法.考虑行程时间、费用、舒适度对乘客心理决策的影响,通过计算机模拟,分析不同付费比例和交通拥堵率在乘客心理因素影响下对乘客合乘决策的影响.研究结果表明,合乘付费比例对乘客合乘决策的影响较大,合乘比例随付费比例的降低而增加,0.7 的付费比例对多数乘客没有刺激作用;付费比例降至0.65 及其以下时,交通拥堵率对合乘比例的影响较小,合乘比例相对稳定. 所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

出租车合乘制技术保障体系的构建与合乘组织的实施

出租车由于价格因素等原因存在着过多空驶和栽客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤.合乘制的推行将有助于提高人们选择出租车出行的频次,这对于保障出租车司机的收入,减少道路拥堵与交通系统的能源消耗有着重要意义.对出租车合乘制的技术保障体系和组织措施所进行的分析和研究,对于出租车合乘制的推行具有一定的现实意义.     

基于移动定位技术的出租汽车O/D计费系统

基于移动定位技术的出租汽车O/D计费系统,是根据移动定位系统确定初始和结束位置（O与D）,不依赖于时间和空间上的真实移动,只是由起止点来决定出行费用的.出租汽车根据Wordrap的平衡条件选择最捷径出行,以最短的时间到达目的地,乘客只关心起讫点信息.该系统有利于协调司机与乘客的关系,缓解道路承载能力,减轻交通拥堵,提升城市的管理品位.     

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将Parasuranman、Zeithaml和Berry(PZB)服务质量差距模型扩展后用于分析出租汽车客运企业管理人员、驾驶员和乘客之间的服务质量感知差距,以杭州市为例进行出租汽车客运服务质量调查,发现驾驶员的服务感知值最高、企业管理人员次之、乘客最低驾驶员与乘客的感知差距超过企业管理人员与驾驶员的感知差距,且两个差距均与总体服务质量评价显著负相关;企业管理人员与乘客间的感知差距部分显著,且感知差距与总体服务质量评价结果的负相关性不显著.结果表明,出租汽车客运服务人员的服务质量评价过于乐观,改善出租汽车客运服务质量要缩小驾驶员与乘客的服务感知差距.     

城市客运出租车行业监控体系构建研究

城市客运出租车行业监控体系可以为政府实施出租车市场宏观调控提供科学决策依据，可以为行业管理部门加强行业管理提供有效措施，可以为维护广大乘客和出租车司机合法权益及生命财产安全提供有力保障，该体系是科学、合理、有效的，具有很强的可操作性，对其他相关行业的管理具有一定的借鉴作用。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

多类信息对机场出站乘客交通方式选择的影响

在机场设置可变信息板(Variable Message Signboard, VMS)提供站台排队时间、道路拥堵状 况和车内拥挤度等信息，引导乘客在原有决策的基础上做出最优交通方式选择。根据出行信息 获取的顺序将决策过程分为两阶段，第1阶段是在自身经验或手机导航信息条件下进行初始交通 方式选择，第2阶段考虑到VMS信息对乘客的影响，建立基于巢式Logit模型的乘客交通方式转 移模型，利用全概率公式将两阶段信息数据融合，得到乘客交通方式选择结果。通过数值模拟验 证模型的可用性。结果发现：将信息质量足够高的等车时间信息、道路拥堵时间和车内拥挤度信 息结合有利于提高公共交通利用率和系统运行效率，可使公共交通利用率提高3%，系统运行时 间减少13.8%；道路拥堵越严重，路上拥堵时间信息的提供对乘客的交通方式选择影响越大；交通 需求较小的情况下提供VMS信息有利于提高机场巴士利用率。     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

感知乘客心理的出租车动态合乘优化方法

为研究考虑乘客感知的动态合乘问题，本文提出一种改进的算法框架。基于可行出行对概念，构建乘客满意度最大、出行时间最少的多目标线性规划问题，将合乘问题转化为车辆和乘客间的线性分配问题，并采用基于精英策略的人工蜂群算法(Elitism based Multi-Objective Artificial Bee Colony，EMOABC)求解。根据海口市出租车订单数据建立算例，实验结果表明，该算法框架能够实时提供优质动态合乘方案。相比单纯优化出行效率，考虑乘客心理的合乘策略，相对提高12%的乘客满意度，服务率等方面也有较好表现。