数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置
引言
出租车服务在现代城市中起着至关重要的作用。然而，在传统的出租车服务模式下，资源的配置通常是不够高效和经济的。随着互联网的发展，出租车服务也出现了一些创新的解决方案，其中包括利用互联网技术来改善出租车资源的配置。本文将探讨如何在“互联网”时代中最佳地配置出租车资源。
背景
在传统的出租车服务模式下，出租车司机通常会巡游城市中的街道，等待乘客的召唤。这种模式存在一些问题，例如资源利用率低下、等待时间长等。随着互联网技术的发展，出现了一些新的出租车服务平台，如滴滴出行，通过互联网平台连接乘客和司机，实现出租车资源的高效配置。
模型建立
在研究出租车资源配置的问题时，我们需要考虑到多个因素，包括乘客的需求、司机的路线选择和交通状况等。为了简化问题，我们可以使用数学建模的方法来建立模型。以下是我们建立的数学模型：
输入变量
•乘客的位置和目的地
•司机的初始位置
•出租车司机的数量
输出变量
•司机的路线选择
•乘客等待时间
•出租车资源利用率
假设
•出租车司机以最短路径的方式前往乘客的位置
•乘客之间是独立的，即乘客之间不会相互干扰
•交通状况不会导致司机无法按照最短路径到达目的地
模型公式
我们可以使用以下公式来表示出租车资源配置的问题：
minimize: ∑(wait_time_i)
subject to: ∑(car_utilization_i) = total_cars
其中，wait_time_i表示第i个乘客的等待时间，
car_utilization_i表示第i个出租车的资源利用率，
total_cars表示总出租车数量。
求解方法
对于上述建立的模型，我们可以使用线性规划或模拟退火等方法来求解最优解。这些方法可以通过计算机程序来实现。
线性规划
线性规划是一种数学优化方法，可以用来解决具有线性约束条件的最优化问题。我们可以将上述模型转化为线性规划问题，然后使用线性规划算法求解最优解。
模拟退火
模拟退火是一种启发式搜索算法，可以用来求解组合优化
问题。我们可以将出租车资源配置问题转化为组合优化问题，并使用模拟退火算法来求解最优解。
实验结果
为了验证我们的模型和求解方法的有效性，我们进行了一
系列实验。实验结果显示，使用互联网技术来改善出租车资源配置可以显著减少乘客的等待时间，提高出租车资源的利用率。
结论
本文研究了在“互联网”时代中如何最佳地配置出租车资源。通过建立数学模型，并使用线性规划和模拟退火等方法进行求解，我们得到了有效的解决方案。实验结果表明，利用互联网技术可以显著改善出租车服务的质量，提高资源利用率。未来的研究可以进一步深入研究出租车资源配置问题，并探索其他的求解方法。
参考文献
1.Smith, M., & Rybicki, J. (2012). The Impact of
Internet on Taxi Services: Measuring and Monitoring of
Transport Activity through Digital Traces. Transportation Research Procedia, 3, 387-396.
2.Li, X., Zhao, D., & Zhang, H. (2016). Optimal Resource
Allocation in Online Ridesourcing Platforms. Journal of
Transportation Engineering, 142(2).
致谢
本研究得到了XX基金会的资助，在此表示感谢。
附录
求解程序
我们使用Python编程语言实现了模型的求解程序，以下是程序的伪代码：
``` function optimize_taxi_allocation(total_cars, passengers): create_linear_programming_model() set_objective_function(
