考虑订单损失成本的众包物流平台激增定价方法及介质

1.本发明涉及众包平台技术领域，具体涉及一种考虑订单损失成本的众包物流平台激增定价方法及介质。


背景技术：

[0002]“众包”是一种公司通过公开的方式将任务外包给互联网群众来完成的新型商业模式，“众包”模式在电子商务环境下的物流配送领域得到运用,“众包物流”随之产生。“众包物流”是将共享经济的商业模式、众包组织模式以及即时直递的运营模式进行整合,通过众包物流平台实现双边用户交易匹配的一种运作模式。目前,国内众包物流平台众多,如“达达”、“京东众包”、“蜂鸟即配”、“闪送”等,主要服务于餐饮、零售、同城快递服务,为大众提供了高效率、低成本的优质配送服务。网络数据显示众包物流发展极为迅速,其订单量从2018年136.5亿单,增长至2019年193.4亿单,2020年订单量预计达228.4亿单。
[0003]
众包物流平台可以随时接收线上客户订单,其物流服务需求具有随时性的特点。而且,由于上下班高峰、天气恶劣等社会因素的影响,众包物流服务需求具有很强的不确定性。在配送高峰期,配送服务能力可能无法完全满足服务需求,平台将承担部分客户订单损失。为减少订单损失费用,平台不仅需要考虑订单基础定价,还需考虑激增定价。当平台配送能力不足时,使用激增定价能够降低服务能力与需求之间的不平衡性；例如,在交通拥挤时段,“达达”众包物流平台向客户收取“小费”,以此来调节众包物流服务能力与服务需求之间的动态平衡。由此,本发明基于订单损失成本的考量,讨论最优众包物流平台激增定价策略,解决众包物流双边市场供需不平衡的问题,最大化众包物流双边平台的期望效用。
[0004]
随着众包物流的快速发展,众包物流双边平台的定价问题备受关注。对于竞争平台定价,和杉等基于hotelling模型,讨论用户部分多归属的竞争众包快递平台定价策略；张凯等研究部分重叠业务的双边平台企业定价问题。针对动态定价问题,段文奇等提出根据用户规模进行适应性动态定价的策略思想；herbon等讨论了随机需求下易腐品的最优动态定价,并认为最优定价策略高度依赖于模型中的需求形式；hu等从时间的角度研究网约车平台中的激增定价,并认为司机对峰时定价的反应比乘客慢得多。此外,不少学者研究垄断定价问题,如李静等研究一个已有用户基础的垄断平台在进行业务拓展时的定价方式；wang等认为在o2o环境下双边用户平台定价中,价格调整机制的效果很大程度上取决于相互网络外部性的相对规模；hsieh等研究垄断平台的最优定价策略和初始参考价格之间的关系。也有学者从用户基础、跨市场网络效应等方面对平台定价策略进行了研究。
[0005]
也有部分学者研究按需平台的激增定价问题。如chen等利用会议模型得出更广泛的峰时定价和佣金率范围,有助于实现平台更好的优化效果；besbes等分析空间分布需求与战略供应单位匹配的平台短期激增定价问题；cachon等基于随机需求研究众包物流平台激增定价方式；huang等利用定性分析证实忠实客户比非忠实乘客更能接受激增价格；bernstrin等研究激增定价对客户和驱动因素的影响。


技术实现要素：

[0006]
本发明提出的一种考虑订单损失成本的众包物流平台激增定价方法，基于订单损失成本的考量,讨论最优众包物流平台激增定价策略,解决众包物流双边市场供需不平衡的问题,最大化众包物流双边平台的期望效用。
[0007]
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
[0008]
一种考虑订单损失成本的众包物流平台激增定价方法，包括利用计算机设备，针对众包物流平台，构建定价系统，所述定价系统包括：
[0009]
设在线物流服务需求向众包物流平台发布随机服务需求d
j
,平台可获得的配送服务能力为ng；平台设定客户的服务需求订单价格为p
j
,同时为参与配送人员的配送能力支付工资w
j
,且每位配送人员参与成本为c；当平台配送服务能力φ
j
ng低于众包物流服务需求d
j
,即服务能力无法满足服务需求时,平台需要承担订单损失单位成本γ；
[0010]
假设：
[0011]
1)假设市场上存在单个众包物流平台；
[0012]
2)假设众包物流服务需求d
j
＝a
j
‑
bp
j
,a
j
为初始订单需求,a
j
∈{a
l
,a
h
}且a
l
<a
h
；b表示服务需求的价格敏感系数；p
j
表示平台向客户收取的订单价格；
[0013]
3)假设f
j
是需求状态j的概率,j∈{l,h}},且f
l
+f
h
＝1；
[0014]
4)假设平台配送服务能力为φ
j
ng,其中n表示平台中所有配送人员数量；φ
j
表示一名配送人员在需求状态a
j
下的利用率,即参与配送的配送人员比例；随机参与成本在配送人员中独立同分布,其分布函数为g(c),密度函数为g(c)；假设g(c)严格单调递增,g(0)＝0,g(1)＝1；
[0015]
5)假设众包物流服务需求是随机的,存在服务需求低于或者高于服务能力两种情况；服务需求超过服务能力时,需求被随机分配,即部分需求未得到满足,平台将承担订单损失费用为γ(a
j
‑
bp
j
‑
ng(w
j
))；相反,服务能力超过服务需求时,能力被随机分配,即只有部分配送人员参加配送,此时配送能力为φ
j
g(φ
j
w
j
)；因此,当服务需求高于服务能力时,φ
j
＝1；当服务需求低于服务能力时,φ
j
<1；
[0016]
一名参与配送的配送人员获得的期望收益为φ
j
w
j
,配送人员预估参与成本满足c≤φ
j
w
j
时参与配送,否则不参与；假定配送人员基于收入的合理预期做出最大化决策,则
[0017][0018]
配送人员在需求状态a
j
下的最大利润为
[0019][0020]
则配送人员的期望利润为
[0021][0022]
不同供需状态下的平台效用为:
[0023][0024]
另外设定,
[0025][0026]
w
′
表示任一均衡状态下,配送人员预估能够得到的最低工资；w
″
表示高需求状态下,配送人员能够确定获得的工资,或在低需求状态下,无客户付款时平台吸引配送人员的最低工资；适用于w
′
<w<
″
,表示低需求状态下配送人员的预期利用率。
[0027]
进一步的，所述定价系统还包括价格
‑
工资固定策略，所述价格
‑
工资固定策略包括以下步骤：
[0028]
设平台向配送人员支付固定服务工资w,向客户收取固定服务价格p；在价格、工资固定且无直接联系的情况下,存在众包物流服务需求高于或低于服务能力的两种情况，平台在同时服务两种需求状态p<a
l
/b,或仅服务高需求状态a
l
/b<p<a
h
/b两种范围内,设定价格、工资和配送人员数量以达到平台最优效用；具体如下：
[0029]
则以获得利润为前提,价格
‑
工资固定策略满足下列两个特征之一:
[0030]
1)平台同时服务两种服务需求状态p<a
l
/b时,工资设定为w
*
∈[w
′
,min(w
″
,(2
‑
1b)al+γfh*gw
‑
φlgφlwgwfh+φlgφlwf]；价格设定为p*＝max(p,p),其中p＝gwal
‑
φlgφlwahgw
‑
φlgφlw≤p,p＝[al+bw
‑
bγfh*gw
‑
φlgφlwgwfh+φlgφlwfl]]/2b；当且仅当高需求状态时,存在服务需求剩余；当且仅当低需求状态时,存在服务能力剩余；配送人员参与配送条件为
[0031]
2)平台仅服务高需求状态a
l
/b<p<a
h
/b时,工资设定为价格设定为最优配送人员数量设定为即参与的配送人员的利用率φ
h
＝1。
[0032]
进一步的，所述价格
‑
工资固定策略还包括：
[0033]
1)当平台服务两种服务需求状态时,令比较可知,订单损失成本满足则平台设定的最优价格为反之为
[0034]
2)当平台仅服务于高需求状态时,最优定价与订单损失成本γ无关。
[0035]
进一步的，所述定价系统还包括价格
‑
工资变动策略，所述价格
‑
工资变动策略包括以下步骤：
[0036]
设平台收取服务需求价格p
j
,向配送人员支付的工资为w
j
＝βp
j
,其中β为工资占订单价格的固定比例；
[0037]
令表示与供求相匹配的唯一工资水平,当时,平台在各需求阶段的期望效用为当时,平台期望效用为
[0038]
则基于固定比例β,受比例约束策略满足以下特征:
[0039]
工资设定为价格设定为配送人员利用率为配送人员参与成本
[0040]
其中，
[0041]
1)最优订单价格p
j*
、工资w
j*
与订单损失成本γ无关；
[0042]
2)当最优工资设定为
[0043]
进一步的，所述价格
‑
工资变动策略还包括定价决策步骤：
[0044]
1)不受比例约束策略的最优定价方式是唯一且确定的,工资设定为订单价格设定为配送人员参与条件为
[0045]
2)众包物流服务需求和平台配送服务能力均衡,即a
j
‑
bp
j
＝ng(w
j
),φ
l
＝φ
j
＝1。
[0046]
另一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
[0047]
由上述技术方案可知，由于目前以众包物流平台为研究对象,综合考虑订单损失成本和激增定价策略的研究比较少。本发明利用计算机，基于随机服务需求和订单损失成本,制定众包物流服务平台激增定价策略,求解在不同策略下平台的最优定价方式,以及订单价格和配送人员工资之间的约束问题。
附图说明
[0048]
图1是众包物流服务关系模型示意图；
[0049]
图2是本发明实施例a
l
情况下不同策略的平台效用；
[0050]
图3是本发明实施例a
h
情况下不同策略的平台效用；
[0051]
图4是本发明实施例p<a
l
/b时订单损失成本对订单价格的影响；
[0052]
图5是本发明实施例p<a
l
/b时订单损失成本对工资上限的影响。
具体实施方式
[0053]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0054]
如图1所示，本实施例所述的考虑订单损失成本的众包物流平台激增定价方法，假定市场中存在单一众包物流双边平台,配送人员通过参与平台配送获得利润,且所有的配
送人员拥有相同的机会成本,即所有配送人员都愿意参加或无人参加。众包物流服务需求不确定,分为高、低两种情况,记作j∈{h,l}.这很容易理解,例如,在某众包物流平台中,天气恶劣时的服务需求量肯定要比晴朗天气时的服务需求量高。在众包物流服务配送高峰期,平台通过设定服务需求订单定价以及配送人员服务能力工资,最大限度地优化其预期利润。
[0055]
众包物流平台、物流服务需求以及平台配送服务能力之间的供需关系如图1所示。在线物流服务需求向众包物流平台发布随机服务需求d
j
,平台可获得的配送服务能力为ng。平台设定客户的服务需求订单价格为p
j
,同时为参与配送人员的配送能力支付工资w
j
,且每位配送人员参与成本为c。当平台配送服务能力φ
j
ng低于众包物流服务需求d
j
,即服务能力无法满足服务需求时,平台需要承担订单损失单位成本γ。
[0056]
本发明研究众包物流平台在随机需求下的定价策略,参考cachon等对随机需求下的平台定价策略以及王文杰等假设的平台订单损失成本,众包物流平台的定价策略基于以下假设:
[0057]
1)假设市场上存在单个众包物流平台；
[0058]
2)假设众包物流服务需求d
j
＝a
j
‑
bp
j
,a
j
为初始订单需求,a
j
∈{a
l
,a
h
}且a
l
<a
h
；b表示服务需求的价格敏感系数；p
j
表示平台向客户收取的订单价格；
[0059]
3)假设f
j
是需求状态j的概率,j∈{l,h}},且f
l
+f
h
＝1；
[0060]
4)假设平台配送服务能力为φ
j
ng,其中n表示平台中所有配送人员数量；φ
j
表示一名配送人员在需求状态a
j
下的利用率,即参与配送的配送人员比例；随机参与成本在配送人员中独立同分布,其分布函数为g(c),密度函数为g(c).本发明假设g(c)严格单调递增,g(0)＝0,g(1)＝1；
[0061]
5)假设众包物流服务需求是随机的,存在服务需求低于或者高于服务能力两种情况.服务需求超过服务能力时,需求被随机分配,即部分需求未得到满足,平台将承担订单损失费用为γ(a
j
‑
bp
j
‑
ng(w
j
)).相反,服务能力超过服务需求时,能力被随机分配,即只有部分配送人员参加配送,此时配送能力为φ
j
g(φ
j
w
j
).因此,当服务需求高于服务能力时,φ
j
＝1；当服务需求低于服务能力时,φ
j
<1.
[0062]
一名参与配送的配送人员获得的期望收益为φ
j
w
j
,配送人员预估参与成本满足c≤φ
j
w
j
时参与配送,否则不参与。假定配送人员基于收入的合理预期做出最大化决策,则
[0063][0064]
配送人员在需求状态a
j
下的最大利润为
[0065][0066]
则配送人员的期望利润为
[0067][0068]
不同供需状态下的平台效用为:
[0069][0070]
另外设定,
[0071][0072]
w
′
表示任一均衡状态下,配送人员预估能够得到的最低工资；w
″
表示高需求状态下,配送人员能够确定获得的工资,或在低需求状态下,无客户付款时平台吸引配送人员的最低工资；适用于w
′
<w<
″
,表示低需求状态下配送人员的预期利用率。
[0073]
众包物流平台定价策略
[0074]
本发明主要讨论众包物流平台在不同价格、工资策略下的最优定价方式及其影响因素,共考虑两种定价策略:价格
‑
工资固定策略与价格
‑
工资变动策略。固定策略允许平台不根据需求设置定价方式,且价格和工资无直接联系；而变动策略允许平台根据需求设置定价方式,且存在价格和工资有无固定比例约束两种情况。
[0075]
价格
‑
工资固定策略
[0076]
平台向配送人员支付固定服务工资w,向客户收取固定服务价格p。在价格、工资固定且无直接联系的情况下,存在众包物流服务需求高于或低于服务能力的两种情况.平台可以在同时服务两种需求状态p<a
l
/b,或仅服务高需求状态a
l
/b<p<a
h
/b两种范围内,设定价格、工资和配送人员数量以达到平台最优效用。
[0077]
定理1以获得利润为前提,价格
‑
工资固定策略满足下列两个特征之一:
[0078]
1)平台同时服务两种服务需求状态p<a
l
/b时,工资设定为/b时,工资设定为价格设定为其中中当且仅当高需求状态时,存在服务需求剩余；当且仅当低需求状态时,存在服务能力剩余；配送人员参与配送条件为
[0079]
2)平台仅服务高需求状态a
l
/b<p<a
h
/b时,工资设定为价格设定为最优配送人员数量设定为即参与的配送人员的利用率φ
h
＝1。
[0080]
证明：第一种情况:平台同时服务两种服务需求状态p<a
l
/b.由(4)可推出平台效用:
[0081][0082]
配送人员的利用率为由(3)式可推出配送人员的期望利润:
[0083][0084]
当ng(w)≤a
l
‑
bp时,u关于n单调递增,不存在最优定价方式；当a
h
‑
bp≤ng(w)时,u关于w单调递减,其中φ
j
关于n单调递减,n减少的同时w减少,导致u增加,不存在最优定价方式.当a
l
‑
bp≤ng(w)≤a
h
‑
bp时,u关于n单调递增,存在最优定价方式.由反证法得,假设c<π,则u关于w单调递减。φ
l
w关于w单调递增,又因为c<π,w可以减少,导致u增加,与u关于w单调递减相矛盾,所以配送人员的努力成本c＝π,并且最优定价满足bp<a
l
,所以一定存在由(6)式可推出平台效用为:
[0085][0086]
由(8)可知,平台效用是关于p的凹函数,可得由(8)可知,平台效用是关于p的凹函数,可得因为平台同时服务高、低两种需求,在两种需求阶段的配送人员数量应相同,可得由此,可得出平台设定的最优订单价格为为满足另外,为满足0<φ
l
≤1,w
′
<w<w
″
,平台设定工资为
[0087]
第二种情况:平台仅服务高需求状态a
l
/b<p<a
h
/b.配送人员加入条件:由(4)式可推出平台效用:
[0088][0089]
当a
h
‑
bp<g(w)n时,平台效用u关于w严格单调递减,故最优定价处于g(w)n≤a
h
‑
bp中.此时,u关于n单调递增,即g(w)n＝a
h
‑
bp.u＝(p
‑
w)(a
h
‑
bp)f
h
是关于p的凹函数,可求出凹函数,可求出又因为所以为满足a
l
/b<p<a
h
/b,w<a
h
/b.对于每个最优价格,u关于w严格单调递减,所以最优工资为w
″
,w
*
＝min{w
″
,a
h
/b},c＝π。
[0090]
定理1描述了固定策略的最优定价方式,存在众包物流平台同时服务于两种需求状态,或仅服务于高需求状态两种情况.第一种为低服务定价,其中,在低需求状态a
l
下,服务能力完全匹配服务需求a
l
‑
bp≤ng(w),即充分利用配送服务能力；在高需求状态a
h
下,服务能力无法完全匹配服务需求ng(w)≤a
h
‑
bp,平台承担订单损失费用此时,订单价格非唯一且与订单损失成本γ相关；第二种为低利用定价,服务能力与服务需求均衡ng(w)＝a
h
‑
bp,订单价格和平台效用不受订单损失成本影响。
[0091]
推论1 1)当平台服务两种服务需求状态时,令比较可知,订单损失成本满足则平台设定的最优价格为反之为
[0092]
2)当平台仅服务于高需求状态时,最优定价与订单损失成本γ无关。
[0093]
推论1表示,当平台服务于两种需求状态p<a
l
/b时,将服务需求高于服务能力导致的订单损失成本γ控制在一定范围,则最优定价为否则为而当平台仅服务于高需求状态a
l
/b<p<a
h
/b时,服务能力与服务需求均衡,最优定价方式和平台效用都不受订单损失成本γ的影响。
[0094]
在价格
‑
工资固定策略下,允许众包物流平台不根据需求设定价格和工资,由此,存在同时服务于两种需求状态,或仅服务于高需求状态两种情况.当平台服务于两种需求状态且处于高需求状态时,服务能力无法充分满足服务需求,最优定价受订单损失成本影响,平台承担订单损失费用.此时,若平台采取措施降低订单损失成本γ至一定范围,则最优定价是确定且唯一的.另一方面,当平台仅服务于高需求状态时,服务能力与服务需求均衡,最优定价确定且唯一,平台无需承担订单损失费用。
[0095]
价格
‑
工资变动策略
[0096]
价格
‑
工资变动策略不同于固定策略,该策略允许众包物流平台根据需求设定最优定价方式.同时,平台考虑价格、工资之间是否存在固定比例约束,以及比例约束对定价方式和平台效用的影响.
[0097]
受比例约束
[0098]
本节研究平台根据需求调整价格和工资,并存在固定比例约束的最优定价方式.该策略下,平台收取服务需求价格p
j
,向配送人员支付的工资为w
j
＝βp
j
,其中β为工资占订单价格的固定比例。
[0099]
令表示与供求相匹配的唯一工资水平,当时,平台在各需求阶段的期望效用为平台在各需求阶段的期望效用为当时,平台期望效用为
[0100]
定理2基于固定比例β,受比例约束策略满足以下特征:工资设定为价格设定为配送人员利用率为配送人员参与成本
[0101]
证明当即即关于w
j
单调递增,即ng(w
j
)＝a
j
‑
bp
j
.当即是关于w
j
的凹函数,可得将w
j*
代入w
j
＝βp
j
,可得可推出,当且仅当定义当且仅当定义配送人员利用率配送人员在各需求状态下的期望收益
[0102][0103]
配送人员的收益关于n单调递减,可知π
j
是关于n的减函数.平台在各需求状态下的期望效用为:
[0104][0105]
平台应选择最优招聘数量使π＝∑
j∈{l,h}
π
j
f
j
＝,证明同上.
[0106]
在受比例约束策略中,众包物流平台先根据需求设定最优工资水平再确定最优订单价格由于该策略允许平台根据需求调整定价方式,服务需求不会产生剩余,即ng(w
j
)≥a
j
‑
bp
j
,平台不承担订单损失费用。但是,价格和工资之间的固定比例β会影响工资水平w
j
。
[0107]
推论2 1)最优订单价格p
j*
、工资w
j*
与订单损失成本γ无关；
[0108]
2)比较可知当最优工资设定为
[0109]
结合定理2和推论2可知,当工资与订单价格受固定比例约束时,存在特定的最优定价方式.由于该策略允许平台根据需求调整定价方式,最优定价方式以及平台效用不受订单损失成本γ的影响.但是,最优工资的设定受固定比例β影响,即当比例β较大时,最优工资设定为与供求相匹配的唯一工资水平反之,最优工资设定为
[0110]
不受比例约束
[0111]
本节研究平台根据需求调整订单价格和工资,但不存在固定比例约束的策略。该策略下,平台考虑不受比例约束的同时,还需要考虑预期效用和配送人员预期利润总和s(w
j
,n)。由于存在两种需求阶段,平台应该对不同需求阶段分别定价,但以供需平衡为前提,可化简为一个定价决策.由此,令s
j
(w
j
)为需求阶段a
j
的系统利润函数:
[0112][0113]
平台以根据需求调整定价且无比例约束为前提,必须消除服务需求和服务能力之间的不平衡使其预期效用达到最大化,即a
j
‑
bp
j
＝ng(w
j
)。如果服务需求高于服务能力,平台可以通过提高订单价格增加系统利润；如果服务需求低于服务能力,平台可以通过降低工资水平增加系统利润.对s
j
(w
j
)求导可得,
[0114][0115]
由(13)可知,s
j
(w
j
)是关于w
j
的拟凹函数,在各阶段a
j
都存在可使系统利润最大化的且w
j*
与n负相关.令s(w
j
,n)为系统的期望利润,
[0116]
s(w
j
,n)＝s
l
(w
l
)f
l
+s
h
(w
h
)f
h
‑
nc.
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0117]
观察n对系统期望利润s(w
j
,n)的影响:
[0118][0119]
由(15)、(16)可知系统利润s(w
j
,n)是关于n的凹函数,存在n
*
＝使系统利润最优,但同时配送人员获得的是最少的工资,即π(n
*
)＝c.由此可知,在π≥c时,系统的最优利润解同时也是平台目标的最优解，同时可求出
[0120]
定理3：1)不受比例约束策略的最优定价方式是唯一且确定的,工资设定为订单价格设定为配送人员参与条件为
[0121]
2)众包物流服务需求和平台配送服务能力均衡,即a
j
‑
bp
j
＝ng(w
j
),φ
l
＝φ
h
＝1。
[0122]
与存在比例约束不同,无比例约束策略虽然也是根据需求调整价格和工资,但二者之间无直接联系。另外,两种策略之间也存在特殊联系；当订单价格与配送人员工资之间
的比例受比例约束策略与不受比例约束策略的最优定价方式相同，并且,由于服务需求与服务能力均衡,平台不承担订单损失费用。
[0123]
推论3：1)当固定比例时,受比例约束策略与不受比例约束策略的最优定价方式相等；
[0124]
2)当配送人员的参与成本c趋向0时,受比例约束策略与不受比例约束策略的最优定价方式相等；
[0125]
3)最优订单价格p
j*
、工资w
j*
与订单损失成本γ无关。
[0126]
在不受比例约束策略中,当参与成本c趋向0时,平台的配送人员数量接近无穷,所支付的工资w
j*
也趋近于0,导致趋近于同时,在受比例约束策略中,配送人员数量n接近无穷,工资趋近于0.结合受比例约束策略的最优定价方式中,配送人员数量需满足最优工资设定为则价格设定为当配送人员参与成本c趋向0时,平台可以获得较多配送人员,但都是以非常低的工资支付其服务能力。因此,此时的不受比例约束策略,相当于比例β为0的受比例约束策略。
[0127]
结合定理3和推论3可知,平台根据需求设定订单价格和工资,并且不存在固定比例时,为取得最大利润,必须实现供需平衡,即不受订单损失成本γ影响。另外,若固定比例β为工资和价格的某一确定比例时，受比例约束策略与不受比例约束策略的最优定价方式相同。
[0128]
数值分析
[0129]
针对本发明提出的三种定价策略,运用matlab软件进行仿真分析,比较不同策略的众包物流平台效用。参考cachon等对需求量的参数设定,令的众包物流平台效用。参考cachon等对需求量的参数设定,令其中b的取值对于定性结果没有影响,令b＝1；其它的模型参数取值如下:δ＝0.5,γ＝0.1,f
h
＝0.4,f
l
＝0.6,为伽马函数,方差与均值比为0.5.为方便表示,用f,β,o分别表示价格
‑
工资固定策略,受比例约束策略和不受比例约束策略。
[0130]
比较低需求阶段下三种策略的平台效用,设置工资区间为w
l
∈(0,50).在此工资区间内,如图2,可以观察到不受比例约束策略在绝大多数情况下是最优定价策略。当β为某一特定值,由定理2可知时,受比例约束策略与不受比例约束策略对于平台效用的影响是相等的,并且受比例约束策略存在最优定价方式。当平台支付配送人员工资接近于0时,价格
‑
工资固定策略与不受比例约束策略对平台效用的影响接近。
[0131]
类似的,比较高需求阶段下的平台效用,设置工资区间为w
h
∈(0,100).在此工资区间内,如图3,可以观察到受比例约束策略与不受比例约束策略对于平台效用的影响与在低需求阶段下的影响类似。但与低需求阶段不同的是,此时的固定策略在绝大多数情况下是最劣定价策略.由定理1的证明可知,虽然平台在仅服务于高需求状态下不需要承担订单损失费用,但是缺少了服务低需求阶段取得的收益,这一部分收益大于由服务能力无法满足服务需求产生的订单损失费用.因此,平台仅服务于高需求阶段的期望效用低于同时服
务两种需求阶段的期望效用。
[0132]
数值分析
[0133]
针对本发明提出的三种定价策略,运用matlab软件进行仿真分析,比较不同策略的众包物流平台效用.参考cachon等
[13]
对需求量的参数设定,令对需求量的参数设定,令其中b的取值对于定性结果没有影响,令b＝1；其它的模型参数取值如下:δ＝0.5,γ＝0.1,f
h
＝0.4,f
l
＝0.6,为伽马函数,方差与均值比为0.5.为方便表示,用f,β,o分别表示价格
‑
工资固定策略,受比例约束策略和不受比例约束策略。
[0134]
比较低需求阶段下三种策略的平台效用,设置工资区间为w
l
∈(0,50).在此工资区间内,如图2,可以观察到不受比例约束策略在绝大多数情况下是最优定价策略。当β为某一特定值,由定理2可知时,受比例约束策略与不受比例约束策略对于平台效用的影响是相等的,并且受比例约束策略存在最优定价方式。当平台支付配送人员工资接近于0时,价格
‑
工资固定策略与不受比例约束策略对平台效用的影响接近。
[0135]
类似的,比较高需求阶段下的平台效用,设置工资区间为w
h
∈(0,100)。在此工资区间内,如图3,可以观察到受比例约束策略与不受比例约束策略对于平台效用的影响与在低需求阶段下的影响类似.但与低需求阶段不同的是,此时的固定策略在绝大多数情况下是最劣定价策略。由定理1的证明可知,虽然平台在仅服务于高需求状态下不需要承担订单损失费用,但是缺少了服务低需求阶段取得的收益,这一部分收益大于由服务能力无法满足服务需求产生的订单损失费用。因此,平台仅服务于高需求阶段的期望效用低于同时服务两种需求阶段的期望效用。
[0136]
由上文分析可知,仅在价格
‑
工资固定策略下,当平台同时服务两种需求状态p<a
l
/b时,订单损失单位成本γ对最优订单价格p
*
具有一定影响.当p<a
l
/b时,设定工资水平w＝25,如图4,当γ小于某一特定值,由推论1可知,
[0137]
时,最优订单价格同时,γ增加会导致平台效用降低,平台应当降低订单价格从而减少订单损失总量,降低订单损失费用对平台效用的不利影响。此外,γ对最优工资水平w
*
的上限也会产生影响，由定理1可知,当平台同时服务两种需求状态p<a
l
/b时,最优工资上限为如图5,设定w
″
＝70,可以观察到订单损失成本γ对最优工资w
*
上限的影响。当γ较小时,令上限的影响。当γ较小时,令则最优工资上限为与最优定价相似,γ与平台效用成反比,g(w)是w的增函数。平台增加配送人员工资水平上限使得订单损失总量下降,由此,使平台效用u趋于相对稳定。
[0138]
综合图4和图5可知,在价格
‑
工资固定策略下,当平台同时服务两种需求状态p<a
l
/b时,订单损失单位成本会对最优订单价格和最优工资的取值上限产生影响。当订单损失单位成本增加时,平台可以通过降低服务订单价格或者提升配送人员工资的取值上限,使订单损失总量降低,以此最大化平台效用。
[0139]
基于众包物流服务需求随机波动的特点,本发明讨论存在订单损失成本的两种众包物流平台激增定价策略,研究了平台配送服务能力和物流服务需求之间的供求关系,求解出众包物流平台在价格
‑
工资固定策略、价格
‑
工资受比例约束策略以及价格
‑
工资不受比例约束策略下的最优定价方式.同时,进一步分析平台按需定价时,价格、工资之间的固定比例对定价策略的影响。
[0140]
研究结果表明:1)平台的最优定价策略是按需设定订单价格,且不存在固定比例约束策略.在该策略下,服务能力与服务需求平衡,既不会浪费配送能力,也不会产生订单损失费用；2)当平台按需设定订单价格,且存在固定比例损失费用；2)当平台按需设定订单价格,且存在固定比例时,受比例约束策略与不受比例约束策略的最优定价方式相同且同为最优策略；3)在价格
‑
工资固定策略中,平台仅服务于高需求阶段,缺少了服务低需求的收益。因此,平台期望效用相对较低；4)虽然效用最大化是平台的一个重要目标,但平台还需要在根据需求设定订单价格的同时,考虑配送人员的期望利润以支付工资,制定相应的最优定价策略.5)当订单损失单位成本增加时,平台可以通过调整订单价格和配送人员工资,使得订单损失总量降低,以此最大化平台效用。
[0141]
本发明的研究为众包物流双边平台在配送高峰期应当如何制定定价策略做出了贡献,证明了平台应当根据服务需求灵活制定价格,以达到平台最优效用。
[0142]
另一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
[0143]
可理解的是，本发明实施例提供的系统与本发明实施例提供的方法相对应，相关内容的解释、举例和有益效果可以参考上述方法中的相应部分。
[0144]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0145]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0146]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0147]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。