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摘 要：在“互联网+”背景下，利用出租车分担率和出租车需求总量预测值建立优化模型，确定南通城区传统巡游出租车和网约车合理规模。
引言
出租车作为居民出行可选择的交通方式，具有方便、快捷和灵活等特点。出租车合理规模的研究在国外发展较为成熟，Ahmadi[1]采用一种新的方法来捕捉城市出租车的社会行为和地理特征，并构建一个层次化的出租车数量模型，在居民出行需求和出租车规模之间建立平衡。 Stankovic，J.A.[2]从出租乘客角度出发，为确定出租车总需求量，使用流动出租车作为实时移动传感器，通过空置出租车的相互作用来推断居民的乘車需求，并设定新参数对居民出行需求量进行评估，以此建立出租车合理规模优化模型。在我国出租车发展迅速，王亚龙[3]认为应提高城市居民出行效用，建立了新旧业态下出租车规模限制模型，确定新旧业态出租车的合理规模。边扬[4]认为合理的出租车出行分担率的确定对出租车合理规模具有重要作用，并利用Logit模型对出租车分担率计算和预测提出了新的方法。吕明[5]考虑出租车乘客等待时间，提出了基于出租车轨迹的乘客等待时间算法，并基于乘客等待时间得出出租车合理规模的模型。
1 问题
在“互联网+”的大背景下，南通地区经济发展迅速，城市信息化水平提高，出现了与传统巡游出租车打车方式有所差异的网约车。网约车的出现一方面缓解了“打车难”等问题，而另一方面考虑到城市道路资源和出租车市场规模具有一定限度，若不对两类出租车规模加以控制，将会造成道路资源浪费和市场失灵等问题。
2 数学模型
2.1参数解释
Vi和Vt代表其他竞争交通出行方式效用和出租车出行效用中易于观测的固定效用，Tw为出行方式的平均等待时间，l为单次出行的平均距离，v为车辆行驶的平均速度，G为单次出行的平均成本费用，k为安全性指标，σ为出行舒适度指标，φ1，φ2，…，φ5为上述指标的权重，DIE总为出行伤亡总人数。利用十亿公里旅客伤亡人数来表示安全性指标，得到公交车安全性指标值为0.2人，出租车选用私家车数据为1.02人，l为旅客单次出行路线长度，Sp为车内荷载人数，z为乘客上车时车内人数。Qt为出租车出行量，c为出租车平均油耗，N出租车数量，b出租车车辆的保险以及维修管理费用，d为网约车运营平台对出租车司机及乘客的出行优惠补贴。
2.2出租车合理规模限制
考虑到企业平台收益及居民出行效用应尽可能高，本文利用目标规划求解两类出租车合理规模，其中目标函数为企业及平台收益和居民出行效用之和。基于Logit模型，本文分别构建了两类出租车居民出行效用函数，其中考虑到出租车的运营会与南通城区其他交通方式产生竞争客流的关系，本文利用两类出租车居民出行效用之差的和来构建效用函数。
3优化案例
利用《南通统计年鉴》数据和《江苏省统计年鉴》数据得到：
整理在南通城区发放的调查问卷，发现各个指标权重相差不大，都趋向于1。因此假设各个指标权重为1得到：
4结语
本文基于Logit模型计算南通交通出行分担率，构建居民出行效用函数，建立目标规划并利用南通统计年鉴数据得到2019年和2020年南通出租车合理规模。本文考虑居民出行效用和出租车企业的收益的均衡，使得城市中不同区域的居民能享受到趋于公平公正的共享出租车服务同时企业收益也得到保证。
参考文献：
[1]Lei Zhang，Ahmadi， M.，Jianping Pan，Le Chang. Metropolitan-scale taxicab mobility modeling[P]. ，2012.
[2]Desheng Zhang，Tian He，Shan Lin，Munir， S.，Stankovic， J.A.. Dmodel： Online Taxicab Demand Model from Big Sensor Data in a Roving Sensor Network[P]. Big Data （BigData Congress）， 2014 IEEE International Congress on，2014.
[3]王亚龙. 基于“互联网+”的大城市出租车合理规模研究[D].重庆交通大学，2017.
[4]边扬，王炜，陆建， 等.城市出租车出行方式分担率预测方法研究[C].//第六届交通运输领域国际学术会议论文集.东南大学，2006：287-293.
[5]吕明，曹祎，罗霞.信息条件下城市出租车乘客等待时间测算模型[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2016，（06）：101-104+126.
引言
出租车作为居民出行可选择的交通方式，具有方便、快捷和灵活等特点。出租车合理规模的研究在国外发展较为成熟，Ahmadi[1]采用一种新的方法来捕捉城市出租车的社会行为和地理特征，并构建一个层次化的出租车数量模型，在居民出行需求和出租车规模之间建立平衡。 Stankovic，J.A.[2]从出租乘客角度出发，为确定出租车总需求量，使用流动出租车作为实时移动传感器，通过空置出租车的相互作用来推断居民的乘車需求，并设定新参数对居民出行需求量进行评估，以此建立出租车合理规模优化模型。在我国出租车发展迅速，王亚龙[3]认为应提高城市居民出行效用，建立了新旧业态下出租车规模限制模型，确定新旧业态出租车的合理规模。边扬[4]认为合理的出租车出行分担率的确定对出租车合理规模具有重要作用，并利用Logit模型对出租车分担率计算和预测提出了新的方法。吕明[5]考虑出租车乘客等待时间，提出了基于出租车轨迹的乘客等待时间算法，并基于乘客等待时间得出出租车合理规模的模型。
1 问题
在“互联网+”的大背景下，南通地区经济发展迅速，城市信息化水平提高，出现了与传统巡游出租车打车方式有所差异的网约车。网约车的出现一方面缓解了“打车难”等问题，而另一方面考虑到城市道路资源和出租车市场规模具有一定限度，若不对两类出租车规模加以控制，将会造成道路资源浪费和市场失灵等问题。
2 数学模型
2.1参数解释
Vi和Vt代表其他竞争交通出行方式效用和出租车出行效用中易于观测的固定效用，Tw为出行方式的平均等待时间，l为单次出行的平均距离，v为车辆行驶的平均速度，G为单次出行的平均成本费用，k为安全性指标，σ为出行舒适度指标，φ1，φ2，…，φ5为上述指标的权重，DIE总为出行伤亡总人数。利用十亿公里旅客伤亡人数来表示安全性指标，得到公交车安全性指标值为0.2人，出租车选用私家车数据为1.02人，l为旅客单次出行路线长度，Sp为车内荷载人数，z为乘客上车时车内人数。Qt为出租车出行量，c为出租车平均油耗，N出租车数量，b出租车车辆的保险以及维修管理费用，d为网约车运营平台对出租车司机及乘客的出行优惠补贴。
2.2出租车合理规模限制
考虑到企业平台收益及居民出行效用应尽可能高，本文利用目标规划求解两类出租车合理规模，其中目标函数为企业及平台收益和居民出行效用之和。基于Logit模型，本文分别构建了两类出租车居民出行效用函数，其中考虑到出租车的运营会与南通城区其他交通方式产生竞争客流的关系，本文利用两类出租车居民出行效用之差的和来构建效用函数。
3优化案例
利用《南通统计年鉴》数据和《江苏省统计年鉴》数据得到：
整理在南通城区发放的调查问卷，发现各个指标权重相差不大，都趋向于1。因此假设各个指标权重为1得到：
4结语
本文基于Logit模型计算南通交通出行分担率，构建居民出行效用函数，建立目标规划并利用南通统计年鉴数据得到2019年和2020年南通出租车合理规模。本文考虑居民出行效用和出租车企业的收益的均衡，使得城市中不同区域的居民能享受到趋于公平公正的共享出租车服务同时企业收益也得到保证。
参考文献：
[1]Lei Zhang，Ahmadi， M.，Jianping Pan，Le Chang. Metropolitan-scale taxicab mobility modeling[P]. ，2012.
[2]Desheng Zhang，Tian He，Shan Lin，Munir， S.，Stankovic， J.A.. Dmodel： Online Taxicab Demand Model from Big Sensor Data in a Roving Sensor Network[P]. Big Data （BigData Congress）， 2014 IEEE International Congress on，2014.
[3]王亚龙. 基于“互联网+”的大城市出租车合理规模研究[D].重庆交通大学，2017.
[4]边扬，王炜，陆建， 等.城市出租车出行方式分担率预测方法研究[C].//第六届交通运输领域国际学术会议论文集.东南大学，2006：287-293.
[5]吕明，曹祎，罗霞.信息条件下城市出租车乘客等待时间测算模型[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2016，（06）：101-104+126.