随着城市规模的不断扩大,人们生活质量的不断提高,人们的出行活动越来越频繁,活动的范围也越来越大,而出租车以其便利的特性成为了很多人们出行的首选交通工具。由于大部分的出租车都装有GPS设备,所以出租车的运营会产生大量的轨迹数据,如何从这庞大的数据中挖掘有价值的信息一直是一个热点问题。合理的利用出租车的轨迹数据,可以提高出租车的运营效率,优化城市的交通环境。在本文中,我们将通过分析大量的出租车轨迹数据,设计合理的出租车运营方案,从而提高出租车的运营效率。我们从以下几个方面来进行:(1)从多个维度分析出租车轨迹数据,探索出租车的下客信息对寻客策略的影响,合理地定义路段的查找效率和乘客密度,并且融入有经验的司机的驾驶经验来定义各个路段的权重,最后根据各个路段的权重提出一个全局路线推荐算法,从而让出租车司机更快地找到乘客,提高出租车司机的收入。(2)通过分析出租车轨迹数据,发现出租车运营过程中的收入不公平性,然后设计一个融入全局公平性的出租车集中调度方案。该方案通过实时地计算各个出租车和乘客之间的匹配权重,并且根据出租车当前的运营情况来动态地调整出租车的匹配优先级,然后结合KM算法来实现匹配过程,从而保证了出租车在集中调度的过程中具有一定的公平性。同时,由于出租车集中调度的运营策略,大大地减少了出租车的空驶代价,从而提高了出租车司机的收入,减少了乘客的等待时间,优化了交通效率。(3)从订单推荐的角度来提高出租车的运营效率。出租车在运营过程中,结合客户端和服务端来实现订单的推荐。在客户端,只需要实时地计算出租车和各个订单之间的评估函数值,然后将各个订单按评估函数值排序推荐给各个出租车即可,但这样会导致同一个订单推荐给多辆出租车的情况,为了尽量避免出租车抢单,所以在服务端来实现进一步地全局优化过程。最后,我们通过一些实验模拟,验证了上述各个方案的有效性。