网约车合乘均衡匹配与激励策略

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.230158

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 52 ›› Issue (2): 95-103.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.230158

网约车合乘均衡匹配与激励策略

彭子烜¹ 崔林¹ 郭志伟¹ 陈晗阳² 魏丽英¹

^1.北京交通大学交通运输学院，北京 100044
^2.北京交通大学计算机与信息技术学院，北京 100044

收稿日期:2023-03-30 出版日期:2024-02-25 发布日期:2023-06-05
通信作者: 魏丽英（1974-），女，博士，副教授，主要从事交通运输规划等研究。 E-mail:lywei@bjtu.edu.cn
作者简介:彭子烜（1991-），女，博士，讲师，主要从事双边稳定匹配等研究。E-mail:pengzixuan@bjtu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(72101016);国家自然科学基金委-中国国家铁路集团有限公司高铁联合基金资助项目(U2034208);北京交通大学人才基金资助项目(2023JBRC010)

Taxi-Sharing Matching Equilibrium Under Peer-Passenger Incentive Mechanism

PENG Zixuan¹ CUI Lin¹ GUO Zhiwei¹ CHEN Hanyang²WEI Liying¹

^1.School of Traffic and Transportation，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China
^2.School of Computer and Information Technology，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China

Received:2023-03-30 Online:2024-02-25 Published:2023-06-05
Contact: 魏丽英（1974-），女，博士，副教授，主要从事交通运输规划等研究。 E-mail:lywei@bjtu.edu.cn
About author:彭子烜（1991-），女，博士，讲师，主要从事双边稳定匹配等研究。E-mail:pengzixuan@bjtu.edu.cn
Supported by:
the Young Scientists Fund of the National Natural Science Foundation of China(72101016);the National Natural Science Foundation of China-China National Railway Group Corporation High Speed Railway Basic Research Joint Fund(U2034208)

摘要/Abstract

摘要：

针对需求高峰期乘客以红包或调度费等形式激励网约车司机以实现网约车自我调度这一问题，研究了乘客-网约车匹配决策与激励策略选择间的交互关系。基于网约车合乘模式下的均衡匹配状态，以乘客总剩余最大化为目标，考虑匹配、均衡、成本等约束条件，构建了考虑奖励策略的乘客-网约车均衡匹配模型，从乘客视角设计了乘客激励策略、网约车激励策略、乘客和网约车激励策略，并将3种激励策略嵌入到列生成算法对模型进行求解，以实现匹配均衡和价格均衡。以大连市出租车数据为对象进行实证分析，研究结果表明，相比于仅以随机调度费等形式从供给侧激励司机，同时从需求侧和供给侧实施激励策略可以促成更多合乘出行，乘客剩余可提高12.6%；当需求大于供给时，26%的激励在乘客间转移以实现更多的合乘出行；合乘折扣系数也会影响激励流向，同时使用激励策略和合乘折扣策略调节供需可以避免司机恶意竞争和乘客无效激励，在降低乘客出行成本的同时提高司机收益，促成更多合乘出行。

关键词: 交通运输规划与管理, 网约车合乘, 均衡匹配, 激励驱动策略

Abstract:

In view of the problem that passengers motivate ride-hailing drivers in the form of red packet or dispatching fees to realize self-scheduling, this paper studied the interactive relationship between passenger-ride-hailing matching decision and incentive strategy choice. Based on the matching equilibrium in taxi-sharing, this paper designed a matching equilibrium model for taxi-sharing with peer-passenger incentive mechanism, taking the maximization of total passenger surplus as the goal and considering the constraints such as matching, equilibrium and cost. From the perspective of passengers, it designed the passenger incentive strategy, ride-hailing incentive strategy, passenger and ride-hailing incentive strategy, and the three incentive strategies were embedded into the column generation algorithm to solve the model and to achieve matching equilibrium and pricing equilibrium. By empirical analysis of Dalian taxi data, the results show that, compared with with only motivating drivers from the supply side in the form of random dispatching fees, the implementation of incentive strategies from the demand side and the supply side can promote taxi-share, and the passenger surplus can be increased by 12.6%. When the demand is larger than the supply, about 26% of incentive is transferred among peer passengers for more taxi-share matches. The fare discount rate also affects the flow of incentives. Using incentive strategies and discount strategies simultaneously can avoid malicious competition and ineffective incentives. By increasing the number of taxi-sharing trips, we can simultaneously reduce travel costs for passengers and boost driver incomes.

Key words: transportation planning and management, taxi-sharing, equilibrium matching, incentive-driven mechanism

中图分类号:

U121

彭子烜, 崔林, 郭志伟, 等. 网约车合乘均衡匹配与激励策略[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2024, 52(2): 95-103.

PENG Zixuan, CUI Lin, GUO Zhiwei, et al. Taxi-Sharing Matching Equilibrium Under Peer-Passenger Incentive Mechanism[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2024, 52(2): 95-103.

图/表 11

图1

表1

表2

变量及参数列表"

类型	符号	描述
集合	$T$	司机集合
	$P$	乘客集合
	$S = s 1, s 2, ⋯, s i ⋯, s n$	出行方案集合
	$S t ⋃ t$	与司机 $t ∈ T$ 相关的出行方案集合
	$S p ⋃ p$	与乘客 $p ∈ P$ 相关的出行方案集合
参数	$μ$	一个乘客-网约车匹配解
	$μ *$	在匹配解 $μ$ 下乘客或司机参与的出行方案
	$s i$	参与出行方案 $s i$ 的乘客和司机总数
	$R t s i$	司机 $t$ 在出行方案 $s i$ 中可获得的收益
	$α$	司机每千米运营成本
	$l t i$	司机 $t$ 在出行方案 $s i$ 中的总行驶里程
	$C p s i$	乘客 $p$ 在出行方案 $s i$ 中的出行成本
	$γ$	乘客每小时时间成本
	$τ p d$	乘客 $p$ 到达时间
	$e p$	乘客 $p$ 最早出发时间
	$M p$	乘客 $p$ 最大可接受出行成本
	$L p$	乘客 $p$ 从起点到终点的最短道路距离
	$ε$	每千米运价
	$ψ$	合乘折扣系数
变量	$ω p t i$	乘客 $p$ 在出行方案 $s i$ 中提供给司机 $t$ 的激励额度
	$ω ¯ p p' i$	乘客 $p$ 在出行方案 $s i$ 中提供给合乘乘客 $p'$ 的激励额度
	$x i$	当出行方案 $s i$ 被选择时，等于1；否则等于0
	$v p s i$	乘客 $p$ 在出行方案 $s i$ 中的剩余

表2

图2

图3

图4

表3

图5

图6

表4

图7

参考文献 17

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排序	司机		乘客1		乘客2
排序	出行方案	利润/元	出行方案	成本/元	出行方案	成本/元
1	方案1	14	方案1	21	方案3	9
2	方案3	13	方案3	22	方案2	12
3	方案2	6

激励机制	乘客匹配率/%	乘客总剩余/元	司机平均获得激励/元	司机平均收入/元
自动激励机制	72	3 300	1.7	28
随机调度费机制	65	2 930	2.8	24

算例	计算时间/s		计算时间/s
100-200	16	400-400	40
200-100	11	400-800	43
200-200	18	800-400	39
200-400	35	800-800	68
400-200	28

网约车合乘均衡匹配与激励策略

Taxi-Sharing Matching Equilibrium Under Peer-Passenger Incentive Mechanism

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