乘客等待成本对网约车平台开放策略的影响

网约车平台可采用完全开放的策略—平台只招募私家车,并与车主分享收入.网约车平台也可采用部分开放战略—平台还可选择雇佣使用平台自营车辆的司机.通过考虑乘客等待成本,本文研究了网约车平台的开放策略选择,分析了不同开放策略对最优价格、平台收益和消费者剩余的影响.研究表明:当乘客固定等待成本很高或者很低时,平台应采用完全开放策略.当固定等待成本适中时,采取部分开放策略能同时提升平台收益和消费者剩余.此外,当乘客固定等待成本较高时,网络外部性对最优价格有正向影响.     

函数优化的量子蝙蝠算法

基于量子进化算法和蝙蝠算法,提出一种新型优化算法——量子蝙蝠算法。该算法采用量子位对蝙蝠的位置进行编码,用量子旋转门实现对蝙蝠最优位置的搜索,用量子非门实现蝙蝠的变异以避免早熟收敛。通过对典型复杂函数的实验和与其他算法的比较,结果表明,该算法能够有效避免局部最优,全局寻优能力强。     

竞争市场中网约车平台开放策略研究

在车辆定制化新趋势下,部分网约车平台(如滴滴出行)开始从完全开放向部分开放转变.在完全开放策略中,平台仅招募私家车司机并提供出行服务;部分开放策略中,平台还可以招募自营车司机使用平台定制车辆为乘客提供服务.通过考虑平台抽成比例以及车辆成本等网约车行业因素,利用博弈论方法建立经济模型,讨论达到市场均衡时的策略组合.研究发现当平台提供定制车辆的成本很高(很低)时,两个平台同时采取完全开放策略(部分开放策略)能达到市场均衡;当平台提供车辆的成本处于适中水平时,若市场中自营车司机规模较大,平台采用不同的开放策略将达到均衡;否则,选择相同开放策略将达到市场均衡.另外,当车辆成本适中且自营车司机规模很小时,如果两个平台都采取完全开放策略则能够实现帕累托改进.最后,两个平台采取不同的开放策略能获得最高消费者剩余.