刘立满 宋莹 徐博文
摘要:近年来,随着智能手机的发展以及移动支付技术水平的提高,移动支付方式已经涉及到交通出行领域,加之现有的现金缴纳以及实体公交卡刷卡的付费方式存在着诸多问题。在此背景下,产生了新的公交移动支付方式,并由此引发了新的社会问题。针对此问题,采用比例最优化控制模型,用以解决在不同比例的情况下计算出第三方支付平台在全市范围里的盈利问题,从而得到全市实现第三方支付设备安装后,第三方支付平台的盈利额。根据对比例的不同假设,求出全部公交地铁安装移动支付设备后公交第三方平台的收入。
关键词:公交移动使用率;最优控制化模型;预测模型;静态模型与动态模型
一、问题重述
已知题目中给出的数据为四分之一的公交车和地铁安装移动支付设备后试营运期间得到的数据,根据这些数据,估计该城市全部公交实现公交第三方平台支付后的盈利情况。
二、模型假设
1、假设城市整改、道路防护、突发事故等不会对乘客出行和使用第三方支付造成影响。
2、假设公交运营车辆在一定范围内维持稳定,不会因政策、天气和其他外界因素而改变。
三、模型的建立与求解
3.1第三方支付平台的支出模型
根据支出金额优化模型,在保证软件质量的前提,减少软件开发的成本支出,录用与该软件的数据测试、运用调控等过程难易程度相匹配的人才。
还要与有较大影响的互联网公司达成合作运营模式,从而达成互利共赢。综合考虑其他支出因素从而得到第三方支付平台的支出匹配模型。
3.1.1软件开发的支出
各大软件开发及后期维护成本表[5]
表中所收集的软件与第三方支付软件开发难易度相近;所以第三方软件开发支出:
3.2公共交通全部支持移动支付后盈利情况
根据题目分析,附录1中的数据为某城市公交,地铁安装移动支付设备后试运营后的部分数据
问题假设:
1.假设附录1包含了城市公交地铁安装移动支付设备后运营的所有数据。
2.假设那安装移动支付设备的公交,地铁在城市内是随机分布的。
根据附录1可知,公交第三方平台的年收入为1139.6万元
比例最优化模型
根据最优化原理,为了解决安装了第三方支付设备的公交和地铁的比例,需要依次做出两个假设,由问题假设的初始状态开始,通过推测与测算,结合动态规划计算法,达到结束的状态。这些决策都形成了一个决策序列,同时确定了完成整个问题的一系列解决方法。考虑到本问题中需要完成不同情况下全市所有的公交、地铁安装移动支付设备后,第三方支付平台的年盈利额也是不同的,因此采用最优控制模型,将所占比控制在较合理范围,从而计算出不同情况下第三方支付平台的盈利额。对比例的最优化控制假设如下:
3.2.1问题假设一
将数据来源的范围控制为所有公交、地铁的
如图,假设紫色部分为公交地铁安装移动支付设备,白色部分为没有安装移动支付设备的公交和地铁。长方形圈出的部分为附录一的数据来源[9]
如此,那么根据附录一的数据,安装了移动支付设备的公交和地铁上的乘客都用了移动支付。那么所有公交,地铁安装移动支付设备后,公交第三方平台年收益为1139.6×2=2279.2万元。
3.2.2问题假设二
将数据来源的范围控制为所有公交、地铁的
如图,假设紫色部分为公交地铁安装移动支付设备,白色部分为没有安装移动支付设备的公交和地铁,长方形圈出的部分为附录一的数据来源。那么附录一的数据都来源于安装了移動支付设备的公交和地铁的数据。
由此可得,安装了移动支付设备的公交和地铁上的乘客有一半使用了移动支付
那么所有公交地铁安装移动支付设备后,公交第三方平台年收益为1139.6×4=4558.4万元。
3.2.3比例最优化模型的总结
由此假设和附录数据可知,附录一的数据来源范围为假设一的范围到假设二的范围
数据范围边界b的范围边界为a≤b≤c,
由假设1可知当a=b时,安装了移动支付设备的公交和地铁上的乘客有100%使用移动支付;由假设2可知当a=c时,安装了移动支付设备的公交和地铁上的乘客有50%使用移动支付;由以上结论可知安装了移动支付设备的公交和地铁上的乘客移动支付使用率为50%~100%。