城市交通管理中的出租車(chē)規(guī)劃

城市交通管理中的出租車(chē)規(guī)劃題目都市交通治理中的出租車(chē)規(guī)劃 摘要：本文通過(guò)數(shù)學(xué)建模的方法解決了都市交通治理中的出租車(chē)規(guī)劃咨詢(xún)題。在咨詢(xún)題一上，第一，我們利用阻滯增長(zhǎng)模型推測(cè)此都市以后經(jīng)濟(jì)人口進(jìn)展情形，然后使用增長(zhǎng)率法和重力模型法，推測(cè)居民的出行強(qiáng)度和出行總量，接著結(jié)合居民消費(fèi)能力的推測(cè)模型，利用層次分析法建立乘坐出租車(chē)人口推測(cè)模型，并推測(cè)出該都市以后二十年乘坐出租車(chē)人口的數(shù)量。在咨詢(xún)題二的解決上，運(yùn)用線性規(guī)劃模型,結(jié)合類(lèi)比都市的城區(qū)面積、居民消費(fèi)能力及乘坐出租車(chē)人口數(shù)據(jù)，與實(shí)際調(diào)查的出租車(chē)數(shù)據(jù)相比，運(yùn)算出阻礙出租車(chē)數(shù)量因素的權(quán)重，建立該市出租車(chē)數(shù)量的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。在咨詢(xún)題三上，引入中意度函數(shù)的概念，利用中意度函數(shù)建立司機(jī)和市民都中意的目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合約束條件建立非線性規(guī)劃模型，通過(guò)lingo軟件求出油價(jià)變化前后的最優(yōu)解。在數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理方面，采納都市交通規(guī)劃中的數(shù)據(jù)調(diào)查解決方案，并結(jié)合數(shù)據(jù)擬合技術(shù)，采集到建立模型所需的一系列數(shù)據(jù)。最后，我們以咨詢(xún)題一二三的求解結(jié)果為依據(jù)，建立新型都市出租車(chē)規(guī)劃解決方案，即“共用汽車(chē)”機(jī)制。我們衷心的期望這一機(jī)制的建立有助于該都市出租車(chē)咨詢(xún)題的解決。參賽密碼參賽密碼（由組委會(huì)填寫(xiě)）參賽隊(duì)號(hào)1319都市交通治理中的出租車(chē)規(guī)劃1.咨詢(xún)題重述與分析最近幾年，出租車(chē)經(jīng)常成為居民、新聞媒體議論的話題。某都市居民普遍反映出租車(chē)價(jià)格偏高，而另一方面，出租車(chē)司機(jī)卻埋怨勞動(dòng)強(qiáng)度大，收入相對(duì)來(lái)講偏低，甚至發(fā)生出租車(chē)司機(jī)罷運(yùn)的情形，這反映出租車(chē)市場(chǎng)治理存在一定咨詢(xún)題，整個(gè)出租車(chē)行業(yè)不景氣，長(zhǎng)此以往將阻礙社會(huì)穩(wěn)固，值得關(guān)注。本文所研究的都市在以后一段時(shí)刻內(nèi)，規(guī)模會(huì)持續(xù)擴(kuò)大，人口會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，人民生活水平將持續(xù)提升，對(duì)出租車(chē)的需求也會(huì)持續(xù)變化。我們?cè)谀莻€(gè)地點(diǎn)需要解決的咨詢(xún)題有以下五個(gè)：咨詢(xún)題一：考慮以上因素，結(jié)合該都市經(jīng)濟(jì)進(jìn)展和自身特點(diǎn)，類(lèi)比國(guó)內(nèi)外都市情形，推測(cè)該都市居民出行強(qiáng)度和出行總量，同時(shí)進(jìn)一步給出該都市當(dāng)前與今后若干年乘坐出租車(chē)人口的推測(cè)模型。此咨詢(xún)題實(shí)際上是一個(gè)定性與定量結(jié)合的建模咨詢(xún)題。咨詢(xún)題二：給出該都市出租車(chē)最佳數(shù)量推測(cè)模型。我們?cè)谀莻€(gè)地點(diǎn)考慮運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)的知識(shí)。咨詢(xún)題三：按油價(jià)調(diào)價(jià)前后（3.87元/升與4.30元/升），分不討論是否存在能夠使得市民與出租車(chē)司機(jī)雙方都中意的價(jià)格調(diào)整方案。此咨詢(xún)題的解決需要我們從雙目標(biāo)最優(yōu)化的角度來(lái)考慮。咨詢(xún)題四：本題給出的數(shù)據(jù)的采集是否合理，如有不合理之處，請(qǐng)你給出更合理且實(shí)際可行的數(shù)據(jù)采集方案。關(guān)于此咨詢(xún)題，我們將在其他五個(gè)咨詢(xún)題的解決過(guò)程中得到相應(yīng)的答案。咨詢(xún)題五：站在市公用事業(yè)治理部門(mén)的立場(chǎng)上考慮出租車(chē)規(guī)劃咨詢(xún)題，并寫(xiě)出解決方案。我們?cè)谀莻€(gè)地點(diǎn)將結(jié)合以上四個(gè)咨詢(xún)題的求解結(jié)果，建立一個(gè)“共用汽車(chē)”機(jī)制的出租車(chē)規(guī)劃模型。2.咨詢(xún)題假設(shè)與講明可支配收入和生活消費(fèi)支出是阻礙都市居民的消費(fèi)能力的決定性因素。假設(shè)以后的城區(qū)面積不變，但人均居住面積將隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)展擴(kuò)大。此都市的城區(qū)結(jié)構(gòu)在以后一段時(shí)刻內(nèi)可不能發(fā)生變化。3.符號(hào)講明符號(hào)講明年年編號(hào)都市編號(hào)第個(gè)都市第年的乘坐出租車(chē)的人口數(shù)量(萬(wàn)人)第個(gè)都市第年的城區(qū)面積（平方千米)第個(gè)都市第年的人均可支配收入（元）第個(gè)都市第年的人均生活消費(fèi)支出（元）第個(gè)都市第年的出租車(chē)的消費(fèi)能力（元）第個(gè)都市第年的出租車(chē)數(shù)量（輛）第個(gè)都市第年應(yīng)有的出租車(chē)數(shù)量（輛）乘坐出租車(chē)的人口數(shù)量對(duì)出租車(chē)數(shù)量的阻礙系數(shù)（輛/萬(wàn)人）城區(qū)面積對(duì)出租車(chē)數(shù)量的阻礙系數(shù)（輛/平方千米）出租車(chē)的消費(fèi)能力對(duì)出租車(chē)數(shù)量的阻礙系數(shù)（輛/元）4.模型的建立與求解4.1咨詢(xún)題一的討論4.1.1出行強(qiáng)度與出行總量咨詢(xún)題4.1.1.1該都市社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)展推測(cè)：(1)人口總量推測(cè)模型的建立－阻滯增長(zhǎng)模型(Logistic模型)阻滯增長(zhǎng)模型又稱(chēng)Logistic模型．Logistic模型有專(zhuān)門(mén)廣的應(yīng)用。在此，人口增長(zhǎng)率函數(shù)能夠表為（1）其中、是按照人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或體會(huì)確定的常數(shù)。因子體現(xiàn)了對(duì)人口增長(zhǎng)的阻滯作用。在此假設(shè)下指數(shù)增長(zhǎng)模型應(yīng)修改為：（2）稱(chēng)為阻滯增長(zhǎng)模型．此非線性微分方程可用分離變量法求解，結(jié)果為（3）(2)人口總量推測(cè)模型的求解我們使用Logistic模型以及杭州，揚(yáng)州，佛山（記被研究的都市，杭州，揚(yáng)州，佛山的編號(hào)分不為），全國(guó)平均水平的數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合，結(jié)果如下：表1：類(lèi)比都市人口數(shù)據(jù)都市人口上限固定增長(zhǎng)率杭州19280.2266揚(yáng)州15410.2251佛山12450.2227全國(guó)平均1502010.2092然后利用這些都市以及全國(guó)的平均數(shù)據(jù)結(jié)合給出的2004，2010，2020年此都市的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回來(lái)擬合該都市的和參數(shù)。求解參數(shù)的多都市線性擬合模型為（4）擬合結(jié)果為：因此此都市的人口增長(zhǎng)模型為：利用此模型結(jié)合MATLAB工具（見(jiàn)程序CityRenTotal.m）能夠推測(cè)以后二十年此都市人口數(shù)據(jù)，其結(jié)果見(jiàn)附錄中“表1”。(3)分類(lèi)人口數(shù)量推測(cè)模型的建立分類(lèi)人口數(shù)量推測(cè)模型為：（5）其中，代表人口密度（假設(shè)不變）；代表即期的居住面積；代表居住面積增長(zhǎng)率。(4)分類(lèi)人口數(shù)量推測(cè)模型求解a.按照人口屬性分類(lèi)推測(cè)（即按第一類(lèi)和第二類(lèi)進(jìn)行劃分）我們按照中國(guó)十個(gè)都市居住面積增長(zhǎng)率的加權(quán)平均值能夠擬合此都市的居住面積增長(zhǎng)率為，其他參數(shù)如下表所示：表2：參數(shù)表2004年度差不多數(shù)據(jù)人口密度即期居住面積居住面積增長(zhǎng)率第一類(lèi)人口218.15165.11821.3212第二類(lèi)人口2216.65181.3212按照以上分類(lèi)人口數(shù)量推測(cè)模型能夠使用MATLAB推測(cè)出按照人口屬性分類(lèi)的以后二十年的分類(lèi)人口數(shù)量（萬(wàn)人），（見(jiàn)程序RenConfigForsee.m），推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表2”。b.中心邊緣分類(lèi)推測(cè)（即按中心區(qū)和邊緣區(qū)進(jìn)行劃分）不變，其他參數(shù)如下表所示：表3：參數(shù)表2004年度差不多數(shù)據(jù)人口密度即期居住面積居住面積增長(zhǎng)率中心區(qū)105.142103.68461.3212邊緣區(qū)79.18352.94711.3212因此以后二十年的中心邊緣分類(lèi)人口數(shù)量（萬(wàn)人），也能夠通過(guò)分類(lèi)人口數(shù)量推測(cè)模型，推測(cè)出（見(jiàn)程序RenZhongbianForsee.m），其推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表3”。c.六個(gè)區(qū)的常駐人口分類(lèi)推測(cè)（即按照題目所示的六個(gè)交通小區(qū)進(jìn)行劃分）那個(gè)地點(diǎn)要提到的是，要將人口總量推測(cè)模型運(yùn)算出來(lái)的值按照人口屬性分類(lèi)推測(cè)方法先運(yùn)算出第一類(lèi)的人口總量推測(cè)值，然后再乘以常駐人口所占有的比例得到模型中的。六個(gè)區(qū)的人口比例估量為：不變，其他參數(shù)如下表所示：表4：參數(shù)表2004年度差不多數(shù)據(jù)人口密度即期居住面積居住面積增長(zhǎng)率1區(qū)32.769032.17071.32122區(qū)38.78892538.08361.32123區(qū)37.64099537.1456521.32124區(qū)26.79120526.7912051.32125區(qū)44.9914544.10445651.32126區(qū)4.1658754.324561.3212由人口屬性來(lái)分類(lèi)的第一類(lèi)人口數(shù)據(jù)，乘以常駐人口的相應(yīng)比例，能夠得到以后二十年常駐人口數(shù)量（萬(wàn)人）推測(cè)值，其推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表4”。在此基礎(chǔ)之上，六個(gè)區(qū)分類(lèi)推測(cè)數(shù)量，通過(guò)分類(lèi)人口數(shù)量（萬(wàn)人）推測(cè)模型推測(cè)出（見(jiàn)程序RenLiuQuForsee.m）。其推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表5”?，F(xiàn)作圖如下：第一區(qū)實(shí)線第二區(qū)點(diǎn)劃線●第一區(qū)實(shí)線第二區(qū)點(diǎn)劃線●●第三區(qū)虛線……第四區(qū)雙虛線－－第五區(qū)圈線oo第六區(qū)星線**圖1：六小區(qū)人口推測(cè)4.1.1.2六小區(qū)出行總量及出行強(qiáng)度1推測(cè)：目前世界上的都市居民出行總量推測(cè)方法要緊有：家庭類(lèi)不生成模型法，線性回來(lái)模型法，非線性回來(lái)模型法等等。(1)六小區(qū)出行總量增長(zhǎng)率推測(cè)模型建立那個(gè)地點(diǎn)我們采納國(guó)內(nèi)通用的增長(zhǎng)率法來(lái)推測(cè)居民出行總量。增長(zhǎng)率法的模型如下所示：（6）其中，代表第個(gè)分類(lèi)的第個(gè)增長(zhǎng)率指標(biāo)；選取兩個(gè)增長(zhǎng)率指標(biāo)，如下所示：代表人口增長(zhǎng)率，即第個(gè)分類(lèi)中的當(dāng)前推測(cè)人口數(shù)目/2004年人口數(shù)目。代表交通工具增長(zhǎng)率，即第個(gè)分類(lèi)當(dāng)前交通工具數(shù)目/2004年交通工具數(shù)目。下面，我們分不運(yùn)算和。第一從小區(qū)的分類(lèi)人口推測(cè)數(shù)據(jù)中，得到第個(gè)小區(qū)中的當(dāng)前推測(cè)人口數(shù)目，我們將這些數(shù)據(jù)除以2004年人口數(shù)目的基期數(shù)據(jù)，能夠得到以后二十年6個(gè)小區(qū)的推測(cè)值。其推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表6”。接著，我們需要推測(cè)此都市交通工具數(shù)目。我們?cè)谀莻€(gè)地點(diǎn)利用中國(guó)十個(gè)中小都市交通工具平均增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)加權(quán)平均出此都市在2004年度交通工具的平均增長(zhǎng)率=1.0236。由于小區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況差不多相同，故可認(rèn)為每個(gè)分類(lèi)的出租車(chē)的自然增長(zhǎng)率相同，據(jù)此估量以后二十年6個(gè)小區(qū)的交通工具平均增長(zhǎng)率（與2004年比較出的結(jié)果）（見(jiàn)程序JiaotongToolForsee.m）。其推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表7”。和相乘得居民出行總量的綜合增長(zhǎng)率。據(jù)此能夠推測(cè)以后二十年6個(gè)小區(qū)的居民出行增長(zhǎng)率。（見(jiàn)程序JumingChuxingF.m），其推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表8”。(2)六小區(qū)出行總量增長(zhǎng)率推測(cè)模型求解按照題目所提供的“都市各區(qū)居民出行全方式OD分布表”，將2004年各個(gè)小區(qū)的合計(jì)的出行總量值與出行增長(zhǎng)率相乘，得到以后二十年6個(gè)小區(qū)的居民出行總量。（見(jiàn)程序JumingChuxingNumForsee.m）推測(cè)6個(gè)小區(qū)的居民出行總量結(jié)果見(jiàn)附錄中“表9”。(3)推測(cè)六小區(qū)出行強(qiáng)度1模型及其求解從上面得到了居民出行總量推測(cè)結(jié)果之后，將出行總量數(shù)據(jù)，除以每個(gè)小區(qū)的人口推測(cè)值，從而能夠得到以后二十年6個(gè)小區(qū)的居民出行強(qiáng)度1。推測(cè)6個(gè)小區(qū)的居民出行強(qiáng)度1結(jié)果見(jiàn)附錄中“表10”。4.1.1.3六小區(qū)出行分布及出行強(qiáng)度2的推測(cè)：(1)六小區(qū)出行分布推測(cè)模型建立目前世界上的都市居民出行分布的推測(cè)方法要緊有：增長(zhǎng)系數(shù)法，重力模型法，介入機(jī)會(huì)模型（InterveningOpportunityMethod）法，最大熵模型（EntropyModel）等等。我們?cè)谀莻€(gè)地點(diǎn)分不使用兩種居民出行分布的推測(cè)方法即：增長(zhǎng)系數(shù)法和重力模型法，推測(cè)都市居民出行分布情形，并進(jìn)行比較。a.增長(zhǎng)系數(shù)法模型國(guó)內(nèi)要緊采納增長(zhǎng)系數(shù)法來(lái)推測(cè)都市居民出行分布。要緊的運(yùn)算步驟如下：第1步 令運(yùn)算次數(shù)；第2步 給顯現(xiàn)在OD表中，，，。第3步 求出各小區(qū)發(fā)生與吸引交通量的增長(zhǎng)系數(shù)，。那個(gè)地點(diǎn)的第i個(gè)區(qū)間分布交通量的增長(zhǎng)率通常使用弗拉塔法(Frator)運(yùn)算，即使用出行發(fā)生量誤差修正量和出行吸引量誤差修正量的組合平均值來(lái)估量增長(zhǎng)系數(shù)：，，。 第4步求第m+1次近似值。第5步收斂判定：，，，。若滿(mǎn)足上述條件，終止運(yùn)算；反之，令m=m+1，返回到第2步。b.重力模型法（GravityMethod）原理是模擬物理學(xué)中的牛頓的萬(wàn)有引力定律，即兩物體間的引力與兩物體的質(zhì)量之積成正比，與它們之間距離的平方成反比。（7）其中：小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量；：小區(qū)間的距離或一樣費(fèi)用；通常稱(chēng)為潛能系數(shù)，一樣在0.5-1.0間取值。在現(xiàn)狀OD表已知的條件下，都能夠用最小二乘法求得。對(duì)上式取對(duì)數(shù)：（8）若令，，則有（9）對(duì)一樣情形，k,α,,都為未知數(shù)，用最小二乘法求得。即，其中，為第次運(yùn)算時(shí)，、區(qū)的分布交通量。交通阻力曲線的幾種形式：指數(shù)函數(shù)：冪函數(shù)：組合函數(shù)：運(yùn)算方法：以?xún)缰笖?shù)交通阻抗為例。第1步 令m=0，m為運(yùn)算次數(shù)；第2步 給出；第3步 令；第4步 求出（出行調(diào)整系數(shù)）；第5步 收斂判定：若下式滿(mǎn)足，則終止運(yùn)算；反之，令m+1=m，返回第4步重復(fù)運(yùn)算。，。c.兩種方法比較及其模型求解結(jié)果通過(guò)實(shí)際運(yùn)算過(guò)程，我們發(fā)覺(jué)在此咨詢(xún)題之上，重力模型法的算法收斂得更快，通過(guò)靈敏性測(cè)試發(fā)覺(jué)重力模型法結(jié)果較穩(wěn)固，重力模型法求解結(jié)果更加合理。d.六小區(qū)出行分布推測(cè)模型求解按照這種模型我們能夠求出此都市的居民出行全方式OD分布推測(cè)。附錄中“表11”列出了2005年居民出行全方式OD分布總量推測(cè)結(jié)果。由2005年居民出行全方式OD分布出行總量中的出行總量數(shù)據(jù)，除以2005年各個(gè)小區(qū)的人口推測(cè)數(shù)據(jù)，能夠得到2005年居民出行全方式OD分布出行強(qiáng)度1，其結(jié)果參見(jiàn)附錄中的“表12”。4.1.1.4總體出行強(qiáng)度1及出行強(qiáng)度2推測(cè)(1)推測(cè)總體出行強(qiáng)度1建模及其結(jié)果因?yàn)橹行膮^(qū)和邊緣區(qū)出行強(qiáng)度存在較大差異。中心區(qū)較邊緣區(qū)的出行強(qiáng)度1要高39.24%，中心區(qū)較邊緣區(qū)的出行強(qiáng)度2要高出15.95%。因此在那個(gè)地點(diǎn)，我們按照出行強(qiáng)度1的大小將六個(gè)小區(qū)劃分成中心區(qū)和邊緣區(qū)兩類(lèi)。中心區(qū)：1區(qū)2區(qū)3區(qū)5區(qū)邊緣區(qū)：4區(qū)6區(qū)接下來(lái)，我們通過(guò)加和得到都市各區(qū)的居民出行全方式的總出行次數(shù)，并進(jìn)一步運(yùn)算能夠得到都市各區(qū)的居民出行全方式的總出行強(qiáng)度1的推測(cè)值。運(yùn)算結(jié)果如下面兩表所示：表5：總出行次數(shù)年度中心區(qū)邊緣區(qū)全市20053073406617163.652369057020063441737690255.674413199320073808110761087.281456919820084191584842105.509503369020094413732884259.655529799220104765677954680.2385720357201150136661003565.016017231201252745701056475.84633104720135553007.871113554.63666656320145934310.771189602.54712391320156155128.071234363.4738949120166382043.351280621.43766266520176681654.471339524.15802117920186967127.951396228.91836335720197311635.831468705.578780341202074749591497329.73897228920217824481.411572521.99939700320228106683.561626118.01973280220238433776.031692215.751012599220248630716.451736296.9610367013表6：總出行強(qiáng)度1年度中心區(qū)邊緣區(qū)全市20052.210661451.586231271.95841620062.219115611.803656042.01138620072.220959841.90328652.06212320082.23886211.99338952.11612620092.262669242.0354932278408632.044033582.16122120112.300630592.055383233991682.099781082.21984920132.381712222.145890552.26380120142.422911072.194488752.308720152.484296362.26907612.37668620162.541862772.317348482.42960620172.610043752.39495522.50249920182.660505072.43656132.54853320192.729510392.5883122.65891120202.800101552.58155552.69082920212.850102412.61146482.73078420222.924805182.70554152.81517320233.00004662.8215842.91081520243.069933822.85134952.960642(2)推測(cè)總體出行強(qiáng)度2建模及其結(jié)果接下來(lái)，我們進(jìn)一步運(yùn)算出行強(qiáng)度2。我們按照原始數(shù)據(jù)中給出的中心區(qū)和邊緣區(qū)的出行人數(shù)數(shù)據(jù)能夠按照比例不變法（出行人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例不變）運(yùn)算這六個(gè)區(qū)的出行人數(shù)，估量結(jié)果如下：中心區(qū)（1235）出行人數(shù)：總?cè)藬?shù)=0.8173邊緣區(qū)（46）出行人數(shù)：總?cè)藬?shù)=0.6781。然后，我們能夠以此比例來(lái)推測(cè)以后二十年這六個(gè)區(qū)的出行人數(shù)。（見(jiàn)程序LiuQuRhuxingRenfoesee.m）。以后二十年這六個(gè)區(qū)的出行強(qiáng)度1的推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表15”。從上表中的數(shù)據(jù)，按照出行強(qiáng)度2的定義能夠運(yùn)算每個(gè)區(qū)的出行強(qiáng)度2。以后二十年這六個(gè)區(qū)的出行強(qiáng)度2的推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表16”。運(yùn)用以上的數(shù)據(jù)，并結(jié)合出行強(qiáng)度2的定義能夠得到出行強(qiáng)度2的推測(cè)值。附錄中的“表16”列出了2005年居民出行全方式OD分布推測(cè)結(jié)果。最終能夠得到總體出行強(qiáng)度2的推測(cè)數(shù)據(jù)，如下表所示：表7：總體出行強(qiáng)度2推測(cè)年度中心區(qū)邊緣區(qū)全市20052.712647342.33147922.5620632820062.719129732.30366822.5513989420072.720973962.40329862.6021362920082.738876222.49340162.6561389220092.762683362.53550512.6890942420102.778422752.54404572.7012342220112.800644712.55539512.7180199120122.839930922.59979322.7598620620132.881726342.64590272.803814520142.922925192.69450092.8487130320152.984310482.76908822.9166993520163.041876892.81736062.9696187420173.110057872.89496733.0425125920183.160519192.93657343.088546320193.229524513.08832413.1989243120203.300115673.08156763.2308416420213.350116533.11147693.2707967220223.42481933.20555363.3551864620233.500060723.32159613.4508284220243.569947943.35136163.500654784.1.2乘坐出租車(chē)人口的推測(cè)咨詢(xún)題4.1.2.1乘坐出租車(chē)人口模型建立(1)層次分析法介紹如果有一組物體，需要明白它們的重量，而又沒(méi)有衡器，那么我們就能夠通過(guò)兩兩比較它們的相互重量，得出每對(duì)物體重量比的判定，從而構(gòu)成判定矩陣；然后通過(guò)求解判定矩陣的最大特點(diǎn)值和它所對(duì)應(yīng)的特點(diǎn)向量，就能夠得出這一組物體的相對(duì)重量，如此的求解方法稱(chēng)為層次分析法。層次分析方法的差不多過(guò)程，大體能夠分為如下六個(gè)差不多步驟：建立層次結(jié)構(gòu)。在這一個(gè)步驟中，要求將咨詢(xún)題所含的因素進(jìn)行分組，把每一組作為一個(gè)層次，按照最高層（目標(biāo)層)、若干中間層（準(zhǔn)則層)以及最低層（措施層)的形式排列起來(lái)。這種層次結(jié)構(gòu)常用結(jié)構(gòu)圖來(lái)表示。構(gòu)造判定矩陣。這一個(gè)步驟是層次分析法的一個(gè)關(guān)鍵步驟。判定矩陣表示針對(duì)上一層次中的某元素而言，評(píng)定該層次中各有關(guān)元素相對(duì)重要性的狀況。運(yùn)算判定矩陣的最大特點(diǎn)值。為了考察層次分析法得到的結(jié)果是否差不多合理，需要對(duì)判定矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。（10）式中，代表比較層的因素個(gè)數(shù)，當(dāng)時(shí)，判定矩陣具有完全一致性；反之，CI愈大，則判定矩陣的一致性就愈差。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)判定矩陣是否具有令人中意的一致性，需將與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)比較。判定矩陣的隨機(jī)一致性比例如下定義：（11）若，則判定矩陣具有令人中意的一致性；若，則調(diào)整判定矩陣，直到中意為止。表8:平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表階數(shù)12345678910000.580.901.121.241.321.411.451.49運(yùn)算最大特點(diǎn)值對(duì)應(yīng)的特點(diǎn)向量，并對(duì)此特點(diǎn)向量進(jìn)行歸一化，得到權(quán)向量。將模型各層的權(quán)向量?jī)蓛上喑说玫浇M合權(quán)向量，然后將此權(quán)向量歸一化，得到方案層對(duì)目標(biāo)層的每一個(gè)權(quán)值。若通過(guò)組合一致性檢驗(yàn)，則將第六步得到的權(quán)值作為最終決策的按照。(2)乘坐出租車(chē)人口模型建立a.建立乘坐出租車(chē)人口的層次結(jié)構(gòu)目標(biāo)層：選擇如何樣的出行方式準(zhǔn)則層：公交OD情形，公交差不多狀況，出租車(chē)收費(fèi)，出行適應(yīng)（出行結(jié)構(gòu)），出行目的，出行耗時(shí)情形，居民消費(fèi)能力，居民出行強(qiáng)度方案層：公交，出租車(chē)，步行，自行車(chē)，摩托車(chē)，其他b.構(gòu)造成對(duì)比較矩陣b.1公交OD情形AS公交差不多狀況通過(guò)選擇公交出行比例OD圖中的數(shù)據(jù)得出乘坐公交次數(shù)的平均比例為：0.420963597。從公交差不多狀況信息、公交大巴要緊營(yíng)運(yùn)參數(shù)表的數(shù)據(jù)，估量出乘坐公交次數(shù)的平均比例為：0.4211521415。因此，公交OD情形AS公交差不多狀況的奉獻(xiàn)度之比大約為1：1。b.2公交OD情形AS出租車(chē)收費(fèi)由上可知，乘坐公交次數(shù)的平均比例為：0.420963597。結(jié)合題意得到，乘坐出租車(chē)的費(fèi)用與乘坐公交的費(fèi)用之比大約為4.87：1。因此，公交OD情形AS出租車(chē)收費(fèi)的奉獻(xiàn)度之比大約為1：5。b.3公交OD情形AS出行適應(yīng)由居民出行方式結(jié)構(gòu)圖，能夠認(rèn)為，出行適應(yīng)關(guān)于出行工具的選擇是絕對(duì)明顯重要的，因此，公交OD情形AS出行適應(yīng)的奉獻(xiàn)度之比大約為1：9。b.4公交OD情形AS出行目的由居民出行目的結(jié)構(gòu)圖，能夠得到，公交OD的分布是能夠滿(mǎn)足居民出行目的的需求的，故認(rèn)為，公交OD的分布有關(guān)于出行目的來(lái)講更為重要。因此，公交OD情形AS出行目的的奉獻(xiàn)度之比大約為7：1。b.5公交OD情形AS出行耗時(shí)由居民不同時(shí)距出行方式結(jié)構(gòu)表，及居民出行分方式平均耗時(shí)表，知各種出行方式中，隨時(shí)刻變化最大的是步行和公交車(chē)方式。步行方式隨出行時(shí)刻的增加而迅速下降，公交車(chē)方式隨出行時(shí)刻的增加而快速上升，自行車(chē)方式隨出行時(shí)刻的增加而緩慢下降。而且，能夠估量居民在選擇出行工具時(shí)，出行耗時(shí)是放在一個(gè)重要的位置上考慮的。因此，估量公交OD情形AS出行耗時(shí)的奉獻(xiàn)度之比為1：7。b.6公交OD情形AS消費(fèi)能力當(dāng)居民的消費(fèi)能力大大提升時(shí)，公交OD的情形阻礙出行工具的選擇的程度大大降低了，因此，公交OD情形AS出行耗時(shí)的奉獻(xiàn)度之比大約為1：9。b.7公交OD情形AS出行強(qiáng)度由都市不同區(qū)域居民的出行強(qiáng)度表可知，出行強(qiáng)度關(guān)于出行工具的選擇的阻礙是弱于公告OD情形的，因此，公交OD情形AS出行強(qiáng)度的奉獻(xiàn)度之比大約為5：1。綜合b.1－b.7，并以此類(lèi)推能夠得到準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的成對(duì)比較矩陣，如下所示：表8：準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的成對(duì)比較矩陣公交OD公交狀況Taxi收費(fèi)出行適應(yīng)出行目的出行耗時(shí)消費(fèi)能力出行強(qiáng)度110.20.11111170.142860.111115110.250.12560.166670.12565410.33333360.3333317983182380.14290.1666670.1666670.12510.142860.1428617330.571379110.33333370.33333160.20.1666670.1428570.12510.142860.166671c.運(yùn)算權(quán)向量并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)按照以上的準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的成對(duì)比較矩陣，運(yùn)算得到最大特點(diǎn)根=8.7756（見(jiàn)程序MaxEigcaculate.m）。因此，此成對(duì)比較矩陣的。檢查平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表，查到為8的隨機(jī)一致性指標(biāo)。因此，一致性比例。因此，所構(gòu)造的成對(duì)比較矩陣滿(mǎn)足一致性檢驗(yàn)，下面運(yùn)算權(quán)向量。先運(yùn)算準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的成對(duì)比較矩陣的特點(diǎn)值8.7756對(duì)應(yīng)的特點(diǎn)向量（見(jiàn)MaxEigXiangliangcaculate.m），得到對(duì)應(yīng)的特點(diǎn)向量為：歸一化得到準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)向量為：同理得，表9：方案層對(duì)準(zhǔn)則層權(quán)向量矩陣公交OD公交狀況Taxi收費(fèi)出行適應(yīng)出行目的出行耗時(shí)消費(fèi)能力出行強(qiáng)度Bus0.50.50.10.39170.16670.09480.16670.1333Taxi0.10.10.50.17020.16670.15940.27780.0667foot0.10.10.10.25710.16670.25110.05560.2667bike0.10.10.10.03970.16670.16430.11110.2motor0.10.10.10.07690.16670.13350.22220.2other0.10.10.10.06440.16670.19690.16670.1333d.運(yùn)算組合權(quán)向量下面要做的是，由各準(zhǔn)則對(duì)目標(biāo)的權(quán)向量和各方案對(duì)每一個(gè)準(zhǔn)則的權(quán)向量，運(yùn)算各方案對(duì)目標(biāo)層的權(quán)向量，即為組合權(quán)向量。方案在目標(biāo)中的組合權(quán)重應(yīng)為它們相應(yīng)項(xiàng)的兩兩乘積之和，然后將得到的組合權(quán)重向量進(jìn)行歸一化，我們就得到了方案層對(duì)目標(biāo)層組合權(quán)值，結(jié)果如下所示：表10：方案層對(duì)目標(biāo)層組合權(quán)值bus0.257760333taxi0.043206556foot0.392980758bike0.169424684motor0.073295909other0.06333176經(jīng)檢驗(yàn)，此結(jié)果通過(guò)組合權(quán)數(shù)的一致性檢驗(yàn)。由此判定此都市出行工具選擇的比例即為上表所示，與題目給出的實(shí)際出行工具的選擇比例十分接近，因此認(rèn)為，我們的層次分析模型適用于此咨詢(xún)題。(3)乘坐出租車(chē)人口模型求解按照以上比例，結(jié)合2004年第一類(lèi)人口的數(shù)據(jù)，得到2004年乘坐出租車(chē)出行的居民人數(shù)為：218.15*0.043206556=9.4255(萬(wàn)人)。為了推測(cè)2004～2024年此都市乘坐出租車(chē)出行的居民人數(shù)，第一建立居民消費(fèi)能力推測(cè)模型。a.推測(cè)此都市居民消費(fèi)能力模型建立與求解該都市以后居民消費(fèi)能力，按照原有的模型假設(shè)，能夠用該都市的年人均可支配收入和年人均生活消費(fèi)支出衡量：，。（12）故咨詢(xún)題轉(zhuǎn)化為推測(cè)該都市的和。但題目給出的僅是2002～2004年該都市的累計(jì)人均可支配收入、累計(jì)人均生活消費(fèi)支出。題目給出的數(shù)據(jù)只能算出三個(gè)年人均可支配收入，若用這三個(gè)數(shù)據(jù)直截了當(dāng)擬合曲線，成效不行，因此，采取先擬合的月可支配收入曲線，再由此運(yùn)算年可支配收入的方法。其中缺失的數(shù)據(jù)先用插值法將其補(bǔ)全，用數(shù)據(jù)擬合的方法得出月人均可支配收入曲線、月人均生活消費(fèi)支出曲線分不為：再將每年12個(gè)月的人均可支配收入加和得到該年人均可支配收入，同理求得該年人均生活消費(fèi)支出。最后，用式（12）求出2005－2024年的都市居民消費(fèi)能力。附錄中“表21”給出2002－2024年的人均可支配收入、年人均生活消費(fèi)支出、都市居民消費(fèi)能力，其中前三年是由題目所給數(shù)據(jù)算得。b.推測(cè)乘坐出租車(chē)人數(shù)求出此都市居民消費(fèi)能力的推測(cè)模型后，第一，我們就能夠?qū)⒋俗鳛樽璧K層次分析法模型中準(zhǔn)則層中的居民消費(fèi)能力的最要緊因素。然后，我們利用以上建立的居民出行強(qiáng)度的推測(cè)模型和數(shù)據(jù)作為阻礙層次分析法模型中準(zhǔn)則層中的居民出行強(qiáng)度的最要緊因素。這兩個(gè)變量的變化將通過(guò)層次分析法模型阻礙乘坐出租車(chē)出行的居民的人數(shù)比例。具體的模型形式如下所示：其中，代表此都市乘坐出租車(chē)出行的居民人數(shù)比例；代表公交OD情形因素；代表公交差不多狀況因素；代表出租車(chē)收費(fèi)阻礙因素；代表出行適應(yīng)（出行結(jié)構(gòu)）因素；代表出行目的阻礙因素；代表出行耗時(shí)情形阻礙因素；代表居民消費(fèi)能力推測(cè)數(shù)據(jù)阻礙因素；代表居民出行強(qiáng)度推測(cè)值阻礙因素；通過(guò)將居民消費(fèi)能力的推測(cè)數(shù)據(jù)，及居民出行強(qiáng)度的推測(cè)數(shù)據(jù)此模型中，求解后我們推測(cè)到2005－2024年此都市乘坐出租車(chē)出行的居民人數(shù)比例。推測(cè)結(jié)果見(jiàn)附錄中“表22”。按照以上第一類(lèi)人口的推測(cè)模型和數(shù)據(jù)，得到以后二十年乘坐出租車(chē)出行的人數(shù)（萬(wàn)人）推測(cè)為：表11：以后二十年乘坐出租車(chē)出行的人數(shù)推測(cè)20052006200720082009201020119.7911.4312.6113.8514.9316.0716.70201220132014201520162017201817.5118.1519.1519.7420.3921.1821.9320192020202120222023202423.2324.0525.3526.5427.6428.984.2咨詢(xún)題二的討論4.2.1阻礙系數(shù)模型建立與求解阻礙一個(gè)都市出租車(chē)數(shù)量的因素專(zhuān)門(mén)多,我們選擇了以下三個(gè)重要的因素作為衡量：乘坐出租車(chē)的人口：出租車(chē)是人的交通工具,因此出租車(chē)數(shù)量無(wú)庸質(zhì)疑地與乘坐出租車(chē)的人口數(shù)緊密有關(guān)。城區(qū)面積：交通需求的前提是距離，因此市區(qū)出租車(chē)數(shù)量與市區(qū)城區(qū)面積有著直截了當(dāng)?shù)穆?lián)系。出租車(chē)的消費(fèi)能力：出租車(chē)數(shù)量與人們的收入與消費(fèi)欲望有關(guān)，故可用年人均可支配收入和年人均生活消費(fèi)支出來(lái)衡量，一種合理的假設(shè)為，認(rèn)為可支配收入和生活消費(fèi)支出對(duì)出租車(chē)的消費(fèi)能力阻礙相同。定義第個(gè)都市第年應(yīng)有的出租車(chē)數(shù)量：，，。（13）由假設(shè)，知2004年以后城區(qū)面積不變，按照咨詢(xún)題一中給定的乘坐出租車(chē)人口數(shù)量、居民消費(fèi)能力，則能夠得到三個(gè)因素對(duì)出租車(chē)數(shù)量的阻礙系數(shù)，，。，，的選取，要使（13）式定義的與搜集所得的數(shù)據(jù)盡量吻合，故咨詢(xún)題轉(zhuǎn)化為下列優(yōu)化咨詢(xún)題：。這是一個(gè)典型的線性規(guī)劃咨詢(xún)題，用lingo編寫(xiě)程序求解上述模型，得到阻礙系數(shù)：，，。4.2.2推測(cè)出租車(chē)數(shù)量模型建立與求解我們假設(shè)以后的城區(qū)面積不變，用前面求得的各種數(shù)據(jù)（表12所示），按照式（14）推測(cè)出租車(chē)數(shù)量：，（14）表12：出租車(chē)數(shù)量推測(cè)表年（元）（元）（萬(wàn)人）（元）城區(qū)面積（平方千米）出租車(chē)數(shù)量（輛）20048617.486884.618.35057751.0451371.45620020058451.26080.649.7984597265.921371.45623620068335.4146275.04311.429167305.2291371.45626920078650.317063.65212.60267856.9811371.45672720089468.8167353.53913.847268411.1781371.457187200910290.919644.69814.933829967.8051371.458479201011116.79937.16616.0074910526.941371.458943201111946.0510230.8916.7007511088.471371.459409201212779.1410525.9417.5066811652.541371.459877201313615.8710822.2918.1577912219.081371.4510347201414456.1611119.8919.1504712788.031371.4510820201515300.2911418.8519.7464813359.571371.4511294201616147.9711719.0720.3969113933.521371.4511770201716999.3912020.6221.1809814510.011371.4512249201817854.5612323.4921.9384515089.031371.4512730201918713.3812627.6523.2371815670.521371.4513212202019576.0312933.1824.0580416254.611371.4513697202120442.3413239.9925.3503616841.171371.4514184202221312.3813548.1426.5401917430.261371.4514673202322186.1813857.627.6486818021.891371.4515164202423063.8114168.4328.9871118616.121371.45156574.3咨詢(xún)題三的討論4.3.1出租車(chē)定價(jià)模型建立由某都市出租車(chē)的要緊狀況我們能夠運(yùn)算出出租車(chē)以下有用的數(shù)據(jù)：一趟平均載客的里程數(shù)為：5.18公里；一趟平均司機(jī)所得收入為：16.8731元；一趟平均載客成本：元，其中，為油價(jià)。在建立模型之前我們構(gòu)造了下面有用的信息：綜合起租基價(jià)由于考慮白天和夜晚的情形復(fù)雜，為了簡(jiǎn)化咨詢(xún)題，我們可將白天和夜晚綜合起來(lái)考慮，則綜合起租基價(jià)可表示為：（15）其中為白天起租基價(jià)，為夜晚起租基價(jià)，為夜晚的區(qū)間大小。2.超過(guò)基價(jià)公里的綜合每車(chē)公里價(jià)和上面一樣，為了簡(jiǎn)化咨詢(xún)題，則超過(guò)基價(jià)公里的綜合每車(chē)公里價(jià)可表示為：（16）其中為超過(guò)基價(jià)公里白天每公里價(jià)，為超過(guò)基價(jià)公里夜晚每公里價(jià)。如此我們可按照（15）式和（16）式確定的收費(fèi)為：（17）3.回空費(fèi)出租車(chē)每趟載客時(shí)并不都收取回空費(fèi)，因此它存在收取回空費(fèi)的概率P，那個(gè)地點(diǎn)我們?nèi)＝50.46％，即為空駛率，如此子對(duì)司機(jī)公平，則回空費(fèi)可表示為：（18）其中為回空費(fèi)計(jì)價(jià)百分率。4.停車(chē)費(fèi)通過(guò)數(shù)據(jù)搜查，我們得到等候時(shí)刻占出租車(chē)行駛時(shí)刻的45.2％，收取停車(chē)費(fèi)的時(shí)刻占停車(chē)時(shí)刻的38.7％，等候時(shí)刻是在超過(guò)10分鐘以后才收取等候費(fèi)，因此在等候時(shí)刻里只有一部分時(shí)刻才收取等候費(fèi)，則停車(chē)費(fèi)可表示為：（19）其中為免費(fèi)臨時(shí)停車(chē)時(shí)刻。5．價(jià)格調(diào)整后一趟次司機(jī)所得收入司機(jī)的收入包括三部分：由基價(jià)租費(fèi)和超過(guò)基價(jià)公里確定的收費(fèi)，回空費(fèi)和停車(chē)費(fèi)，則價(jià)格調(diào)整后一趟次司機(jī)所得收入可表示為：（20）其中為起租基價(jià)公里數(shù)。6.司機(jī)中意度函數(shù)司機(jī)對(duì)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)滿(mǎn)不中意，要緊看收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)能給他帶來(lái)多大的利潤(rùn)，如果調(diào)整后的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)帶給司機(jī)的利潤(rùn)比現(xiàn)在的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)高，則司機(jī)的確信比現(xiàn)在中意度，為了衡量其大小，我們以某都市為參照標(biāo)準(zhǔn)，將價(jià)格調(diào)整后一趟次司機(jī)所得的利潤(rùn)與某都市一趟次司機(jī)所得的利潤(rùn)的比值作為司機(jī)的中意度函數(shù)，則司機(jī)中意度函數(shù)表示為：（21）其中為常數(shù)。在此函數(shù)中能夠看出，如果利潤(rùn)越大，則司機(jī)越中意。7.乘客中意度函數(shù)同理，可將某都市一趟次乘客所支付的費(fèi)用與價(jià)格調(diào)整后一趟次乘客所支付的費(fèi)用的比值作為乘客的中意度函數(shù)，則乘客中意度函數(shù)表示為：（23）在此函數(shù)中能夠看出，如果利潤(rùn)越大，未知參數(shù)時(shí)乘客所支付的費(fèi)用越多，則乘客越不中意。8.目標(biāo)函數(shù)由于司機(jī)的中意度和乘客的中意度對(duì)方案的奉獻(xiàn)率各為50％，因此我們能夠?qū)⑺緳C(jī)的中意度函數(shù)的權(quán)重取50％，乘客中意度函數(shù)的權(quán)重取50％，取它們的加權(quán)和，則目標(biāo)函數(shù)可表示為:（24）9.約束條件一趟次司機(jī)的利潤(rùn)不能無(wú)限小，否則司機(jī)將無(wú)法同意，只能在大于某個(gè)期望值司機(jī)才可同意，反過(guò)來(lái)，一趟次乘客所支付的費(fèi)用不能無(wú)限大，否則司機(jī)將無(wú)法同意，只能價(jià)格小于某個(gè)值在乘客才可同意，因此，收集數(shù)據(jù)，可得約束條件：（25）（26）收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)中的重量都有范疇，收集數(shù)據(jù)，我們得到，，,，，，，（27）10.由（24）（25）（26）（27）式所組成的目標(biāo)規(guī)劃，故咨詢(xún)題轉(zhuǎn)化為下列優(yōu)化咨詢(xún)題4.3.2出租車(chē)定價(jià)模型求解我們使用Lingo能夠運(yùn)算出目標(biāo)函數(shù)在時(shí)取的最大值，此最大值為雙方的最大中意度，則存在最優(yōu)方案。在由（27）式中的范疇，利用Lingo編程實(shí)現(xiàn)，我們結(jié)果：表13：油價(jià)為3.87的最佳收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)起租基價(jià)公里數(shù)白天起租基價(jià)夜晚起租基價(jià)白天每公里價(jià)夜晚每公里價(jià)夜晚的區(qū)間回空費(fèi)計(jì)價(jià)百分率免費(fèi)臨時(shí)停車(chē)時(shí)刻3.18.410.51.742.02[21:006:00]47.91%11.07表14：油價(jià)為4.30的最佳收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)起租基價(jià)公里數(shù)白天起租基價(jià)夜晚起租基價(jià)白天每公里價(jià)夜晚每公里價(jià)夜晚的區(qū)間回空費(fèi)計(jì)價(jià)百分率免費(fèi)臨時(shí)停車(chē)時(shí)刻2.88.3411.41.862.12[22:006:00]51.24%9.424.4咨詢(xún)題四的討論數(shù)據(jù)采集為交通需求推測(cè)模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是制定交通規(guī)劃目標(biāo)的重要依據(jù)。本題給出以下四個(gè)方面的調(diào)查數(shù)據(jù)，以求給出一份合理可行的出租車(chē)規(guī)劃。2004年某都市規(guī)模和道路情形：包括城區(qū)面積、道路總長(zhǎng)度、規(guī)劃人口等。2004年出租車(chē)要緊狀況：包括擁有輛、行駛狀況、營(yíng)運(yùn)成本、營(yíng)運(yùn)收入、營(yíng)運(yùn)消耗等。2004年公交要緊狀況：包括公交線路狀況、公交工具狀況、公交出OD分布等。都市公共出行情形：包括出行強(qiáng)度、出行目的、出行方式、出行耗時(shí)分布等。2002～2004年居民累計(jì)收入與消費(fèi)情形。本題采集的數(shù)據(jù)類(lèi)不包括：本市綜合交通狀況調(diào)查、小區(qū)居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)、出行方式調(diào)查數(shù)據(jù)、出租車(chē)及有關(guān)交通工具的擁有量及構(gòu)成調(diào)查、社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)。這差不多符合出租車(chē)規(guī)劃數(shù)據(jù)類(lèi)不的要求。要給出一個(gè)配合都市進(jìn)展戰(zhàn)略目標(biāo)的出租車(chē)規(guī)劃，采集的數(shù)據(jù)還應(yīng)包括：有關(guān)政策與法規(guī)的調(diào)查數(shù)據(jù)采集：區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)展規(guī)劃政策、區(qū)域人口方面的政策、區(qū)域環(huán)境愛(ài)護(hù)方面的政策。出租車(chē)規(guī)劃阻礙調(diào)查數(shù)據(jù)：對(duì)社會(huì)環(huán)境的阻礙、對(duì)自然環(huán)境的阻礙、對(duì)資源環(huán)境的阻礙。另外，關(guān)于本題的數(shù)據(jù)采集，提出以下建議：采集的數(shù)據(jù)量要全面：本題針對(duì)各個(gè)方面的數(shù)據(jù)采集的大多只有2004年的數(shù)據(jù)，這就造成數(shù)據(jù)的不全，使交通現(xiàn)狀的評(píng)估具有片面性，交通需求推測(cè)結(jié)果精度低，導(dǎo)致規(guī)劃方案實(shí)施難度增大。盡管在文中我們采取了某些措施來(lái)補(bǔ)救，然而精度方面就會(huì)有所犧牲。我們采取的補(bǔ)救方法：擴(kuò)大數(shù)據(jù)法：如在運(yùn)算居民年可支配收入中，本題只有2002～2004三年的三個(gè)年數(shù)據(jù)，采納的是將三年的數(shù)據(jù)擴(kuò)大到36個(gè)月數(shù)據(jù)，然后再用插值法對(duì)36個(gè)月數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，如此就能較好的反映04~25年的都市居民年消費(fèi)能力。插值法：可支配收入表中，專(zhuān)門(mén)多月份的數(shù)據(jù)沒(méi)有缺失，采取了用周?chē)路葸M(jìn)行插值的方法。采集的數(shù)據(jù)要做好選擇工作：采集的數(shù)據(jù)要確切與出租車(chē)規(guī)劃有關(guān)，本題采集的某些數(shù)據(jù)，與出租車(chē)的規(guī)劃沒(méi)有什么聯(lián)系，這就造成數(shù)據(jù)繁冗。相反的，有些規(guī)劃中需要的數(shù)據(jù)反而沒(méi)有給出。如缺少都市六小區(qū)的人口數(shù)，只能從出行方式OD分布中對(duì)其進(jìn)行估量，如此做誤差的范疇就難以操縱。4.5咨詢(xún)題五的討論4.5.1規(guī)劃宗旨公用事業(yè)治理部門(mén)，在考慮出租車(chē)規(guī)劃咨詢(xún)題上的宗旨是做到：為都市居民提供安全、高效、經(jīng)濟(jì)、方便和舒服的服務(wù)；提升出租車(chē)運(yùn)營(yíng)效率，降低空駛率，促進(jìn)公共交通的進(jìn)展；減少環(huán)境污染和資源消耗，實(shí)施可連續(xù)進(jìn)展戰(zhàn)略。4.5.2“共用汽車(chē)”機(jī)制引入“共用汽車(chē)”機(jī)制所謂“共用汽車(chē)”，實(shí)質(zhì)是一種會(huì)員式的出租車(chē)業(yè)務(wù)。不管在都市的哪一個(gè)角落，也不管是白天依舊黑夜，當(dāng)會(huì)員需要用車(chē)時(shí)，只要提早進(jìn)行電話預(yù)約，便能夠去就近的共用汽車(chē)網(wǎng)點(diǎn)把車(chē)子開(kāi)走，并按實(shí)際使用時(shí)刻付費(fèi)。共用汽車(chē)的理念源于上世紀(jì)80年代的歐洲，隨后慢慢傳到美國(guó)。1998年，美國(guó)第一個(gè)正式的共用汽車(chē)公司在波特蘭成立?，F(xiàn)在，這項(xiàng)業(yè)務(wù)在舊金山、波士頓、洛杉磯等人口密集的大都市遍地開(kāi)花。據(jù)加州大學(xué)的研究分析，截至2004年5月，美國(guó)共用汽車(chē)業(yè)已擁有會(huì)員近4萬(wàn)人，車(chē)子900多輛。盡管還屬起步時(shí)期，但進(jìn)展極其迅猛，到2008年市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到18億美元?！肮灿闷?chē)”引入機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)：價(jià)格廉價(jià)機(jī)動(dòng)靈活：價(jià)格低廉自然是共用汽車(chē)最吸引人的地點(diǎn)。就拿全美最大的兩家共用汽車(chē)公司Zipcar和Flexcar為例，一年會(huì)員費(fèi)在30美元左右，租車(chē)時(shí)刻按小時(shí)算，每小時(shí)收費(fèi)8.5-14美元，視不同車(chē)型而論，保險(xiǎn)費(fèi)、油費(fèi)和停車(chē)費(fèi)均包括在內(nèi)。愛(ài)護(hù)環(huán)境政府扶持：有關(guān)資料顯示，都市空氣污染來(lái)源的60%是來(lái)自汽車(chē)廢氣，一個(gè)擁有10萬(wàn)輛汽車(chē)的都市，每天空氣中就要增加210噸一氧化碳、62噸碳?xì)浠铩?1噸氮氧化物，汽車(chē)已被認(rèn)為是破壞環(huán)境的要緊殺手。共用汽車(chē)這種新型業(yè)態(tài)的興起，為解決環(huán)境污染提供了專(zhuān)門(mén)好的借鑒思路。據(jù)估算，每輛共用汽車(chē)可使馬路上行駛的小轎車(chē)減少5至10輛，如果有10萬(wàn)人報(bào)名成為其會(huì)員，就意味著每年將會(huì)為美國(guó)的天空減少2萬(wàn)噸的二氧化碳排放量。其他優(yōu)點(diǎn)：已有許多美國(guó)大都市的政府支持共用汽車(chē)的進(jìn)展，認(rèn)為這一做法不僅有利于環(huán)境，還專(zhuān)門(mén)好地緩解了市中心交通擁堵、停車(chē)?yán)щy等頑癥，對(duì)公共交通提供了有效的補(bǔ)充。甚至一些政府在寸土寸金的市中心停車(chē)位中硬擠出幾個(gè)保留車(chē)位專(zhuān)供共用汽車(chē)公司使用。4.5.3規(guī)劃方案下面提到的各種方法與模型參見(jiàn)本文的前面部分，已有詳細(xì)的介紹。需求分析推測(cè)“共用汽車(chē)”的需求分析與推測(cè)，包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)展推測(cè)、綜合交通進(jìn)展推測(cè)、出租車(chē)交通需求進(jìn)展推測(cè)，即包括一下步驟：推測(cè)人口總量：阻滯增長(zhǎng)模型。推測(cè)人口分類(lèi)（包括邊緣地區(qū)與中心地區(qū)人口分類(lèi)，第一類(lèi)人與第二類(lèi)人分類(lèi)、六小區(qū)人口分類(lèi)）：分類(lèi)人口數(shù)量模型。推測(cè)出行總量與出行強(qiáng)度：增長(zhǎng)率法模型。居民出行分布：增長(zhǎng)系數(shù)法、重力模型法。乘坐出租車(chē)人口數(shù)目推測(cè)：層次分析法。出租車(chē)消費(fèi)能力（包括年人均可支配收入、人均生活消費(fèi)支出）：出租車(chē)消費(fèi)能力模型。“共用汽車(chē)”網(wǎng)點(diǎn)布局規(guī)劃與網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)我們提出一個(gè)優(yōu)化咨詢(xún)題來(lái)解決“共用汽車(chē)”網(wǎng)點(diǎn)布局規(guī)劃咨詢(xún)題，采納費(fèi)用最小的目標(biāo)函數(shù)：（28）其中：為出租車(chē)網(wǎng)點(diǎn)系統(tǒng)的總費(fèi)用（元/時(shí)）；為出租車(chē)運(yùn)營(yíng)費(fèi)用單價(jià)（元/時(shí)）為乘車(chē)時(shí)刻單價(jià)（元/時(shí)）；為從動(dòng)身點(diǎn)到網(wǎng)點(diǎn)的費(fèi)用單價(jià)（元/時(shí)）為都市路線的最大出租車(chē)斷面流量（人）；為都市路線的最大出租車(chē)斷面流量（人）；為出租車(chē)的平均載客能力（人）（）；為出租車(chē)的平均運(yùn)行速度（千米/時(shí)）；為都市路線的長(zhǎng)度（千米）；為都市路線中出租車(chē)網(wǎng)點(diǎn)的距離（千米）；為通過(guò)網(wǎng)點(diǎn)的O－D需求量在路線上分配的比例；為都市路線集合；為出租車(chē)網(wǎng)點(diǎn)集合。即在固定需求條件下，使所有乘客的乘車(chē)和等車(chē)時(shí)刻費(fèi)用和車(chē)輛運(yùn)營(yíng)費(fèi)用之和最小。各種費(fèi)用的衡量，除出租車(chē)網(wǎng)點(diǎn)集合、出租車(chē)網(wǎng)點(diǎn)系統(tǒng)的總費(fèi)用、從動(dòng)身點(diǎn)到網(wǎng)點(diǎn)的費(fèi)用單價(jià)之外的各個(gè)變量值，都能夠第一、二步的交通量調(diào)查、需求分析推測(cè)運(yùn)算出來(lái)。明顯，當(dāng)出租車(chē)網(wǎng)點(diǎn)集合給定以后，另外兩個(gè)未知量就可求得，因此，（28）式的求解轉(zhuǎn)化為，在可行的網(wǎng)點(diǎn)集合里面，運(yùn)算出，其中使最小的所求的網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃結(jié)構(gòu)?！肮灿闷?chē)”系統(tǒng)客流分析與評(píng)判在網(wǎng)點(diǎn)布局規(guī)劃和建設(shè)后，進(jìn)行客流推測(cè)、網(wǎng)點(diǎn)布局評(píng)判、交通質(zhì)量評(píng)判。5.結(jié)果表示5.1該都市居民出行總量和出行強(qiáng)度推測(cè)結(jié)果中心區(qū)邊緣區(qū)…中心區(qū)邊緣區(qū)…全市－－圖2：居民出行總量推測(cè)中心區(qū)邊緣區(qū)中心區(qū)邊緣區(qū)…全市－－圖3：居民總出行強(qiáng)度1推測(cè)中心區(qū)邊緣區(qū)中心區(qū)邊緣區(qū)…全市－－圖4：居民總出行強(qiáng)度2推測(cè)5.2乘坐出租車(chē)人口數(shù)量推測(cè)結(jié)果圖5:乘坐出租車(chē)人口數(shù)量推測(cè)5.3該都市出租車(chē)最佳數(shù)量推測(cè)結(jié)果圖6：該都市出租車(chē)最佳數(shù)量推測(cè)5.4最優(yōu)出租車(chē)收費(fèi)調(diào)整方案表13：油價(jià)為3.87的最佳收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)起租基價(jià)公里數(shù)白天起租基價(jià)夜晚起租基價(jià)白天每公里價(jià)夜晚每公里價(jià)夜晚的區(qū)間回空費(fèi)計(jì)價(jià)百分率免費(fèi)臨時(shí)停車(chē)時(shí)刻3.18.410.51.742.02[21:006:00]47.91%11.07表14：油價(jià)為4.30的最佳收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)起租基價(jià)公里數(shù)白天起租基價(jià)夜晚起租基價(jià)白天每公里價(jià)夜晚每公里價(jià)夜晚的區(qū)間回空費(fèi)計(jì)價(jià)百分率免費(fèi)臨時(shí)停車(chē)時(shí)刻2.88.3411.41.862.12[22:006:00]51.24%9.426．模型評(píng)判6.1模型的新思想運(yùn)用層次分析法的重要思想，建立了乘坐出租車(chē)人口數(shù)量推測(cè)模型。其中，正互反陣的確定使用了定量的方法，減小了定性分析帶來(lái)的不確定性。本文在都市出租車(chē)規(guī)劃方面提出了一個(gè)“共用汽車(chē)”機(jī)制，通過(guò)將前三咨詢(xún)的結(jié)果作為參數(shù)，建立了具有中國(guó)特色的“共用汽車(chē)”機(jī)制的規(guī)劃模型，成功的將國(guó)外概念應(yīng)用于中國(guó)實(shí)際。6.2模型的優(yōu)缺點(diǎn)6.2.1模型優(yōu)點(diǎn)本文建立的模型比較簡(jiǎn)單，容易求解；所用知識(shí)都比較初等，解決咨詢(xún)題的方法也比較容易明白得；運(yùn)用層次分析法，結(jié)合定量與定性分析，有效的考慮了各種對(duì)乘坐出租車(chē)人口數(shù)量有阻礙的因素，且運(yùn)算結(jié)果比較符合實(shí)際；在咨詢(xún)題二和三的解決方面，制造性的引入了中意度的概念，將復(fù)雜的咨詢(xún)題轉(zhuǎn)化成非線性規(guī)劃咨詢(xún)題，同時(shí)通過(guò)lingo軟件求出了合理的結(jié)果。本文在數(shù)據(jù)處理和采集方面，使用了中國(guó)都市交通規(guī)劃治理的一整套數(shù)據(jù)采集方案，較為規(guī)范。本文將咨詢(xún)題一二三的結(jié)果，作為建立都市出租車(chē)規(guī)劃解決方案的重要參數(shù)，成功建立了都市出租車(chē)規(guī)劃模型，為此類(lèi)咨詢(xún)題的解決提供了一些有價(jià)值的參考。6.2.2模型缺點(diǎn)本文的阻滯增長(zhǎng)模型的建立采納了類(lèi)比其他都市的方法，在類(lèi)比都市的選擇方面，存在著一定的主觀因素。由于時(shí)刻與篇幅的限制，在那個(gè)地點(diǎn)我們對(duì)模型的實(shí)際有效性方面，沒(méi)有作出相應(yīng)的檢驗(yàn)。[參考文獻(xiàn)][1]劉承平.數(shù)學(xué)建模方法[M].北京：高等教育出版社，2002[2]彭祖贈(zèng)，黃崇超等.數(shù)學(xué)模型與建模方法[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，1997[3]姜啟源.數(shù)學(xué)模型（第二版）[M].北京：高等教育出版社，1993[4]張維迎.博弈論與信息經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].上海：上海人民出版社，1996[5]蘇金明，張蓮花等.MATLAB工具箱應(yīng)用[M].北京：高等教育出版社，2004附錄表推測(cè)以后二十年此都市人口數(shù)據(jù)結(jié)果表年度總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）2004240.152005244.952006267.522007287.932008309.752009320.1220103392011347.252012357.512013366.962014383.282015388.692016394.122017402.232018409.062019418.8820204212021429.122022435.272023440.852024442.11以后二十年的分類(lèi)人口數(shù)量（萬(wàn)人）表第一類(lèi)第二類(lèi)200421895232006242.52252007261.93262008281.75282009290.12302010307322011314.25332012323.51342013331.96352014347.28362015351.69372016357.12372017364.23382018371.06382019379.88392020381402021389.12402022394.27412023399.85412024400.11423.以后二十年的中心邊緣分類(lèi)人口數(shù)量（萬(wàn)人）表中心邊緣2004105.4279.1832005106.957780.567852006116.870488.034762007126.224195.080592008135.7753102.27532009139.8088105.31362010147.9433111.4412011151.4371114.07282012155.8995117.43412013159.9715120.50152014167.3542126.06262015169.4794127.66352016172.0961129.63462017175.5224132.21552018178.8138134.69482019183.0642137.89642020183.6039138.3032021187.5169141.25062022189.9987143.122023192.6877145813145.23994．以后二十年常駐人口數(shù)量（萬(wàn)人）推測(cè)表年度常駐人口（萬(wàn)人）2004185.152005187.525562006204.905152007221.304662008238.050582009245.1223920102592011265.509832012273.33362013280.4732014293.416872015297.142882016301.730692017307.737932018313.508592019320.9606120203212021328.767492022333.118722023337.833272024338.052945.六個(gè)區(qū)分類(lèi)推測(cè)數(shù)量表年度123456200432.7715538.7889337.64126.7912144.991454.165875200533.1920239.286638.1239527.1349545.568714.219325200636.2682142.9276341.6572229.6497749.791954.610366200739.1709246.3633344.9912432.0227853.777034.979355200842.1349549.871648.3956834.4459257.846295.356138200943.3866651.3531449.8333835.4692159.564745.515254201045.84354.260552.654737.477362.9375.8275201146.9952455.6243153.9781538.4192764.518895.973971201248.3800557.2633955.5687239.5513766.420066.150006201349.6437258.7590957.0201640.5844468.154946.310643201451.9347961.4708359.6516542.4574271.30036.60188201552.5942962.2514360.4091542.9965772.205726.685715201653.4063363.2125861.3418543.6604373.320566.78894201754.4696164.471162.5631244.5296874.780326.924103201855.4910265.6800563.736345.3646976.182597.053943201956.8100367.2412565.2512946.44377.993437.221614202056.81767.249565.259346.448778.0037.2225202158.1918568.8767966.8384347.5726679.89057.397268202258.9620169.7883767.7230448.2022880.947857.495171202359.7964970.7760768.681548.8844782.093487.601248202459.8353770.8220968.7261648.9162682.146867.6061916.以后二十年6個(gè)小區(qū)的推測(cè)值年度12345620051.012831.0124241.0124731.012151.0114461.01696520061.1066981.1061731.1067691.1061581.1095411.10965420071.1952721.1951411.1975741.1917271.1995411.1941620081.2857171.2854171.2875671.2883731.2895441.28961120091.3239121.3217271.3275671.3217571.3236561.32241720101.3988661.3975771.3917471.3938371.3988661.39662120111.4340261.4371131.4338371.4314431.4369441.43418720121.4762821.4776331.4741741.4714461.4741791.47965120131.5148421.5175771.5175741.5166541.5195411.51418620141.5847521.5847681.5871721.5814211.5814461.58965420151.6048761.6047861.6017371.6041451.6095411.60466520161.6296551.6275881.6276741.6266441.6214461.62155520171.6621011.6677671.6621471.6614471.6614471.66210120181.6932681.6934881.6933741.6914481.6969541.69511420191.7335171.7375681.7372741.7395441.7395441.73351720201.7337291.7374321.7357371.7314561.7334481.73365220211.7756821.7736351.7772731.7769541.7714661.77568220221.7991831.7976741.7927431.7947421.7947421.79651220231.8246461.8274731.8217371.8247541.8269541.82564620241.8258331.8275671.8217371.8292141.824491.8294117.以后二十年6個(gè)小區(qū)的交通工具平均增長(zhǎng)率年增長(zhǎng)率20051.023620061.04775720071.07248420081.097794620091.123702620101177367220121.205153120131.233594720141.262707520151.292507420161.323010620171.354233720181.386193620191.418907720201.45239420211.486670520221.521755920231.557669320241.59443038.以后二十年6個(gè)小區(qū)的居民出行增長(zhǎng)率年度12345620051.0367331.0363171.0363671.0360361.0353161.04096520061.1595511.1591.1596241.1589851.1625291.16264820071.281911.281771.2843791.2781081.2864891.28071720081.4114541.4111241.4134851.4143691.4156551.41572820091.4876841.4852281.4917911.4852621.4873951.48600320101.6090061.6075231.6008181.6032221.6090061.60642420111.6883751.6920091.6881531.6853341.6918111.68856420121.7791461.7807741.7766051.7733171.7766111.78320620131.8687011.8720751.8720711.8709361.8744981.86789120142.0010792.0010982.0041351.9968731.9969032.00726820152.0743152.0741982.0702572.0733692.0803442.07404120162.1560512.1533162.153432.1520682.1451922508732.2585472.2509362.2499872.2499872.25087320182.3471972.3475022.3473442.3446742.3523072.34975620192.45972.4654482.4650312.4682532.4682532.459720202.5180582.5234362.5209742.5147562.517652.51794620212.6398542.6368112.642222.6417462.6335862.63985420222.7379172.7356212.7281172.7311592.7311592.73385220232.8421962.8465982.8376642.8423642.845792.84375320242.9111632.9139292.9046332.9165552.9090222.9168699.推測(cè)6個(gè)小區(qū)的居民出行總量結(jié)果年度1234562005653501.5773303.2750423533825896178.683338.662006730919.5864849.5839672.4597175.3100629693080.422007808048.1956460.6930005.8658554.31113596102532.92008889705.810529851023490728763.71225404113341.82009937757.111082821080191765291.71287503118967.92010101423211995391159136826071.51392770128608.72011106426212625831222375868380.21464447135184.82012112147913288191286422913714.11537850142761.72013117793013969481355548964013.11622582149541.5201412613741493225145117410289031728538160699.9201513075381547772149905310683181800765166045.6201613590601606811155927711088681856896171753.4201714188311685334162988011593221947609180202.6201814795491751713169968812081102036178188119.1201915504651839725178490412717842136542196921.1202015872501882996182541212957462179300201584.2202116640241967596191320513611782279656211344202217258382041328197540214072492364115218869.5202317915702124140205472414645482463342227668202418350432174382210321615027752518075233521.610.以后二十年6個(gè)小區(qū)的居民出行強(qiáng)度1年度12345620051.9688512.2115412.1520031.5972972.3517661.57516620062.0153172.2255542.1926131.8140972.3615621.79321520072.0628772.236512.2155111.915122.3689411.89145320082.1115622.246212.2261152.0051152.3715611.98166420092.1613952.2591152.2455112.0495412.3846562.02144520102.2124032.2605542.2515212.0566122.3891562.03145520112.2646172.2698392.2615512.0641552.4065152.04661120122.3180622.3205392.3056512.1099412.4154162.08962120132.3727672.3774152.3511552.1569162.42551124287652.4291612.4015522.2048512.43216624860842.4863242.4751562.2786112.4896212.25954120162.5447552.5419162.5215652.329912.5592152.30478720172.6048122.6140932.6056452.4087652.6156252.38114520182.6662852.6670392.6415512.4465122.6671452.42661120192.7292092.7360062.7166112.5974132.7362152.57921120202.7936192.8000152.791562.5914462.8152132.57166520212.8595492.856692.8255162.6214752.8586552.60145520222.9270332.9250262.9156512.7199232.931512.6911620232.9961123.0012123.0002512.8417233.0026112.80144520243.066823.0702043.0611522.8611453.081562.84155411.2005年居民出行全方式OD分布推測(cè)表O\D1234561528205.3835519.30955792.518583.027434.1502.398224043.239589241.6378569.122523.142726.4555.069341154.90584101.073482657.35589.093227.51199.37426416.35647762.77872132.338236.145362.489.886514594.40432631.88167708.648941.9670662.3433.5891629002.74249245.41075005.3818910.074718.2956103.712.2005年居民出行全方式OD分布出行強(qiáng)度1表12345612.0967170830.1172770.185210.0684840.0676240.0125620.0954399021.9455520.2608190.0830040.1053190.01387730.1633648490.2776841.6022390.1311560.2298020.02998440.1048600170.1577030.2394521.24