申请/专利权人：上海理工大学

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808503A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q30/0645;G06Q10/04;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种网约车车队规模和收费费率协同优化方法，包括：S1、确定优化模型的输入参数与输出参数；S2、对价格和等待时间均敏感的乘客，同时考虑服务收益的情况下，通过期望效用函数计算，进一步计算可能的乘客候选者与根据平均乘客需求率出租车定价率；S3、计算服务平台利润；S4、计算乘客收益；S5、进行目标函数优化，该目标函数即为平台利润最大化或平台利润和乘客收益最大化。根据本发明，充分发挥出租车平台车辆资源分配效率，同时兼顾社会公平，促进市场良性发展。

主权项：1.一种网约车车队规模和收费费率协同优化方法，通过MMk排队模型和双边市场定价模型表述优化模型，其特征在于，该优化模型求解具体包括以下步骤：S1、确定优化模型的输入参数与输出参数，其中输入参数包括：某时间段内服务的潜在乘客需求率；d，表示客户要求的平均服务单位数，其值为ED；r，网约车每提供一个服务单位的成本；ω，每一辆车固定单位成本；单位时间内乘客的候车成本，c；网约车平台的潜在车队规模，K；服务提供商的平均服务速度，μ；输出参数包括：Uυ，特定乘客类型的期望效用函数；λ，已实现的客户请求率；R，平台利润；S2、对价格和等待时间均敏感的乘客，同时考虑服务收益的情况下，通过期望效用函数计算，进一步计算可能的乘客候选者与根据平均乘客需求率出租车定价率；S3、计算服务平台利润；S4、计算乘客收益；S5、进行目标函数优化，该目标函数即为平台利润最大化或平台利润和乘客收益最大化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海理工大学 一种网约车车队规模和收费费率协同优化方法

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