出租汽车作为城市公共交通重要的出行方式,为居民提供快捷、高效的出行服务,随着城市的快速发展和居民生活水平的提高,出租车行业面临着新的挑战:承包经营模式高额承包费弊端、出租车运营空驶率高、乘客要求更便捷的出行服务等。更加迫切的需要通过有效的出租车调度方法来提高出行服务质量。本文通过对出租车承载行为的分析,提出了基于载客热点的出租车调度方法,来提高城市出租车调度管理系统的科学、有效、合理性,提升市民出行的便捷度及出租车公司的运营效益;降低城市出租车的空驶率及运营成本;减少城市道路交通负荷及因乘客滞留导致的公共安全危害。通过对出租车服务特性、承载行为特性和调度特性的分析,了解其承载行为在时间上的特性指标有出行次数、单次出行耗时和时间空驶率,在空间上的特性指标是出行需求分布、出行距离分布、出行路径偏好。通过统计出租车回传至信息中心的出租车位置、速度、载客状态等数据,进一步分析路网运行状况和出租车服务情况;并对数据采集误差分析,通过SQL数据库剔除冗余数据和错误数据;对电子地图进行拓扑处理,如清除微短线、弧段重叠坐标,删除悬挂弧段,坐标转换等;由于GPS数据和GIS地图数据都存在误差,釆用最短距离算法将出租车行驶轨迹数据匹配到GIS路网数据上。通过对南京市出租车GPS数据的处理,获得南京市出租承载行为时间和空间特征为,出租车GPS数据在空间上具有聚类特征,选用基于划分的K-means聚类算法,并通过Weka数据挖掘平台计算聚类结果,得到不同时间段的出租车上下客聚类中心。介绍了目前常用的出租车调度方法有阶梯调度和响应乘客信息的调度方法,前者过于粗略且不能提供出租车有效行驶路径,后者是完全从乘客角度出发,二者都忽略了空载出租车的需求。本文提出了从出租车司机角度,在空载行驶时向调度中心请求调度的方法,该方法是基于乘客的出行热点,然后对载客热点区域的出租车适应度进行评价,主要评价指标是出租车的饱和率和路网负荷度,在载客热点区域的适应度满足相应条件时建议出租车调往该区域,并通过Dijkstra算法计算出最优巡游路径。