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随着线上支付等应用技术的普及和多种网络约车APP的出现，使得大量私家车以网约车(包括陕车、专车、顺风车等)的形式进入了原本以出租车为主体的传统出租车运营市场。作为一种新型的出租车形式，网约车己成为了现在城市居民出行的一种重要方式。同时，随着网约车行业的不断发展也带来了诸如乘客出行安全很难受到保护、网约车管理规范缺失、网约车运营效率低等一系列问题，这些问题在不断制约着网约车行业的发展，同时也在影响乘客的出行体验。本文主要从运营调度的角度提出了考虑客流空间分布下的网约车调度策略，并通过案例分析证明该方法可为提高网约车运营效率提供帮助。
本文首先对出租车网络订单及快车订单数据进行统计分析，对出租车网络订单及快车订单的出行时间、距离、费用、上下客热点区域的分布进行了对比，同时利用熵权函数对其上下客点的多样性进行了量化。发现快车上客点的热点区域与下客点的热点区域较为一致，而出租车的上客点的热点区域与下客点热点区域则有很大区别，快车订单相比于出租车网络订单具有出行时间短、距离近的特征(快车订单平均出行时间为21.9min，平均出行距离为6.49km，出租车网络订单平均出行时间为35.5min，平均出行距离为13.07km)，并且出租车的上下客点的多样性均大于快车的上下客点多样性。
其次，利用北京市POI数据对城市不同功能区进行分类，借此来了解乘客出行时上下车区域的性质，并结合乘客的出行特征，对出租车网络订单和快车订单进行聚类分析，结果表明出租车网络订单与快车订单都可分为4种类型的出行需求，分别为两类具有明显的通勤特征出行需求，与另外两类具有日常娱乐出行特征的出行需求。
最后，针对目前网约车存在供需分布不均衡的问题，提出一种考虑客流空间分布下的网约车区域调度模型，在模型中，以未来时段的系统时间损耗最小作为优化目标，其中系统时间损耗由网约车乘客打车失败带来的时间损失和网约车空驶时间共同构成。并以成都市网约车订单数据为基础，对网约车调度模型进行验证，结果表明，在对网约车进行调度时，考虑未来客流空问分布可以将乘客打车失败率控制在较低的范围内，同时使得网约车的空驶率显著降低，优化结果显示该模型能有效提高网约车运营效率。
本文首先对出租车网络订单及快车订单数据进行统计分析，对出租车网络订单及快车订单的出行时间、距离、费用、上下客热点区域的分布进行了对比，同时利用熵权函数对其上下客点的多样性进行了量化。发现快车上客点的热点区域与下客点的热点区域较为一致，而出租车的上客点的热点区域与下客点热点区域则有很大区别，快车订单相比于出租车网络订单具有出行时间短、距离近的特征(快车订单平均出行时间为21.9min，平均出行距离为6.49km，出租车网络订单平均出行时间为35.5min，平均出行距离为13.07km)，并且出租车的上下客点的多样性均大于快车的上下客点多样性。
其次，利用北京市POI数据对城市不同功能区进行分类，借此来了解乘客出行时上下车区域的性质，并结合乘客的出行特征，对出租车网络订单和快车订单进行聚类分析，结果表明出租车网络订单与快车订单都可分为4种类型的出行需求，分别为两类具有明显的通勤特征出行需求，与另外两类具有日常娱乐出行特征的出行需求。
最后，针对目前网约车存在供需分布不均衡的问题，提出一种考虑客流空间分布下的网约车区域调度模型，在模型中，以未来时段的系统时间损耗最小作为优化目标，其中系统时间损耗由网约车乘客打车失败带来的时间损失和网约车空驶时间共同构成。并以成都市网约车订单数据为基础，对网约车调度模型进行验证，结果表明，在对网约车进行调度时，考虑未来客流空问分布可以将乘客打车失败率控制在较低的范围内，同时使得网约车的空驶率显著降低，优化结果显示该模型能有效提高网约车运营效率。