基于彈性需求和動(dòng)態(tài)定價(jià)的共享泊位分配

蔣韶華 , 賈曉燕 , 呂維珩

(1.蘭州交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院, 蘭州 730000; 2.蘭州交通大學(xué)高原鐵路運(yùn)輸智慧管控鐵路行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州 730070)

中國(guó)停車(chē)設(shè)施規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,但仍存在停車(chē)設(shè)施供需矛盾突出、停車(chē)位缺乏高效管理等問(wèn)題[1]。近年來(lái)共享經(jīng)濟(jì)與互聯(lián)網(wǎng)的繁榮發(fā)展為解決停車(chē)問(wèn)題提供了新方法,共享停車(chē)應(yīng)運(yùn)而生,共享停車(chē)不僅可以為車(chē)位擁有者帶來(lái)收益,還能達(dá)到緩解城市停車(chē)問(wèn)題、交通擁堵、環(huán)境污染的目的[2]。而在共享停車(chē)的研究中,車(chē)位分配與車(chē)位定價(jià)是亟待解決的問(wèn)題[3]。然而隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息管理技術(shù)的發(fā)展,使用共享平臺(tái)的用戶對(duì)于價(jià)格的敏感程度不斷提升,同時(shí)在停車(chē)價(jià)格產(chǎn)生波動(dòng)時(shí),用戶對(duì)于不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)選擇的容忍程度有所差異?？梢?jiàn),價(jià)格的變化與用戶停車(chē)時(shí)長(zhǎng)選擇行為相結(jié)合會(huì)影響共享停車(chē)政策的實(shí)施和執(zhí)行,故本文研究依據(jù)彈性需求和動(dòng)態(tài)價(jià)格綜合分析共享泊位分配問(wèn)題。

傳統(tǒng)共享車(chē)位分配大多采用先到先得(first come first served,FCFS)方法,但會(huì)導(dǎo)致車(chē)位資源的利用率不高。在此基礎(chǔ)上,孫會(huì)君等[4]從運(yùn)營(yíng)商的角度出發(fā),建立車(chē)位租用與分配模型,有效提高車(chē)位利用率。張水潮等[5]提出基于停車(chē)需求的分配方法,實(shí)現(xiàn)平臺(tái)收益與用戶需求之間的平衡。戴冀峰等[6]考慮到泊位使用特性不同,分別建立共享泊位分配模型,有效提高泊位利用率。張倩敏等[7]則進(jìn)一步考慮供給取消情況下的再分配策略,同時(shí)滿足了平臺(tái)收益、泊位利用率以及用戶需求。劉永紅等[8]與 Zhao等[9]考慮到停車(chē)需求和供應(yīng)的實(shí)時(shí)變化會(huì)對(duì)車(chē)位分配產(chǎn)生影響,提出的動(dòng)態(tài)車(chē)位分配模型分配效果較好。既有研究從不同角度分析共享車(chē)位分配問(wèn)題,其中需求多為固定值,較少考慮停車(chē)需求的實(shí)時(shí)變化對(duì)共享車(chē)位分配的影響,且停車(chē)價(jià)格與需求間缺乏有機(jī)的聯(lián)系。

在此基礎(chǔ)上,部分學(xué)者考慮了動(dòng)態(tài)定價(jià)的方法。秦?zé)赖萚10]利用智能體技術(shù),建立浮動(dòng)停車(chē)價(jià)格下的停車(chē)尋泊模擬平臺(tái)。李浩等[11]將彈性工作制與動(dòng)態(tài)停車(chē)收費(fèi)相結(jié)合,能使用戶錯(cuò)峰出行,有效緩解通勤擁堵。Sowmya等[12]提出基于博弈論的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略,能夠優(yōu)化停車(chē)場(chǎng)管理和司機(jī)雙方的收益。王元慶等[13]針對(duì)動(dòng)態(tài)停車(chē)需求特征,構(gòu)建多車(chē)場(chǎng)動(dòng)態(tài)預(yù)約分配模型,并引入分時(shí)段動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制。汪義路等[14]構(gòu)建基于共享停車(chē)的需求價(jià)格彈性模型,并提出動(dòng)態(tài)定價(jià)的方法和流程。以上研究共同特征是為了緩解交通擁堵,采用動(dòng)態(tài)定價(jià)的方法實(shí)現(xiàn)停車(chē)資源的均衡利用,較少考慮停車(chē)場(chǎng)的收益,且基于動(dòng)態(tài)定價(jià)的泊位分配模型中未充分考慮精細(xì)化的彈性需求函數(shù),泊位分配效果與實(shí)際有偏差。

針對(duì)上述存在問(wèn)題,現(xiàn)以停車(chē)場(chǎng)收益最大化為目標(biāo)、對(duì)停車(chē)需求進(jìn)行精細(xì)化彈性調(diào)整。分析影響價(jià)格變化的多種因素,并通過(guò)對(duì)不同停車(chē)價(jià)格情境下用戶對(duì)停車(chē)時(shí)長(zhǎng)選擇相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,構(gòu)建更精細(xì)化的共享停車(chē)時(shí)間需求價(jià)格彈性函數(shù)。針對(duì)停車(chē)需求與停車(chē)價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化特征,綜合考慮共享平臺(tái)收益最大與用戶步行距離最小,構(gòu)建基于彈性需求和動(dòng)態(tài)定價(jià)的共享泊位分配模型,實(shí)現(xiàn)停車(chē)價(jià)格的動(dòng)態(tài)調(diào)整與停車(chē)需求的動(dòng)態(tài)分配,在滿足用戶需求的同時(shí),實(shí)現(xiàn)平臺(tái)收益最大。

1 問(wèn)題描述

共享停車(chē)是指由政府或企業(yè)為主導(dǎo),整合城市停車(chē)資源打造信息共享平臺(tái),社會(huì)有償使用。車(chē)主將車(chē)位閑置時(shí)間掛上平臺(tái),用戶通過(guò)平臺(tái)在線預(yù)訂車(chē)位,物業(yè)公司提供線下的指引服務(wù),用戶即到即停、即時(shí)計(jì)費(fèi)。隨著共享平臺(tái)的開(kāi)放使用,用戶受價(jià)格波動(dòng)影響停車(chē)時(shí)長(zhǎng)以及平臺(tái)效益最大化成為了亟待解決的問(wèn)題,因此根據(jù)彈性需求實(shí)施動(dòng)態(tài)定價(jià)的共享泊位成為必然趨勢(shì)。所謂動(dòng)態(tài)定價(jià)是指泊位分配和需求相結(jié)合,并相互影響相互作用。價(jià)格隨彈性需求量而波動(dòng),必須確定平臺(tái)定價(jià)、用戶需求與停車(chē)場(chǎng)占有率三者間的耦合關(guān)系,同步實(shí)現(xiàn)共享平臺(tái)效益最高、車(chē)位利用率最高及用戶滿意度最高。

動(dòng)態(tài)停車(chē)價(jià)格受當(dāng)前時(shí)刻停車(chē)需求、車(chē)位占用情況共同影響。價(jià)格會(huì)隨平臺(tái)分配狀態(tài)發(fā)生變化,反之需求又受價(jià)格影響,它們之間形成了相互制約與干擾的關(guān)系,從而導(dǎo)致各自的變化,具體相互作用關(guān)系如圖1所示。

圖1 價(jià)格與需求間影響關(guān)系Fig.1 The influence relationship between price and demand

圖1表明需求與價(jià)格間動(dòng)態(tài)影響關(guān)系,當(dāng)前研究鮮少觸及,但這一關(guān)系是共享泊位發(fā)展的必然趨勢(shì),通過(guò)動(dòng)態(tài)價(jià)格調(diào)整需求,反之需求又會(huì)左右價(jià)格。當(dāng)停車(chē)價(jià)格降低時(shí),需求增加;而停車(chē)價(jià)格的增加又會(huì)造成需求減少,它們之間為動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)系。對(duì)于共享平臺(tái)與用戶來(lái)說(shuō),其關(guān)注重點(diǎn)表現(xiàn)如下。

(1) 對(duì)于共享平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方,在制定政策時(shí)更多關(guān)注自身利益最大化,從而通過(guò)價(jià)格去平衡需求,同時(shí)其制定的價(jià)格也受需求量影響。

(2)對(duì)于多數(shù)用戶來(lái)說(shuō),選擇行為受步行距離影響;而對(duì)于價(jià)格比較敏感的群體,可能會(huì)放棄最近車(chē)位、選擇相對(duì)較遠(yuǎn)且價(jià)格較低的停車(chē)場(chǎng)?？梢钥闯?作為用戶選擇的指標(biāo)是多重的,用戶需求也會(huì)隨價(jià)格發(fā)生變化。

本文研究的問(wèn)題可以被描述為:在已知當(dāng)前時(shí)刻的泊位供給與停車(chē)需求的情況下,針對(duì)停車(chē)需求與停車(chē)價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化特征,擬合出更精細(xì)化的彈性需求函數(shù)。在此基礎(chǔ)上,共享平臺(tái)根據(jù)每一時(shí)刻不斷變化的停車(chē)費(fèi)率和停車(chē)需求信息,更新決策并進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配。既要兼顧平臺(tái)收益,又要考慮用戶需求的變化以及泊位的便捷程度,通過(guò)制定動(dòng)態(tài)停車(chē)價(jià)格兼顧平臺(tái)收益最大與用戶步行距離最小。

2 基于彈性需求和動(dòng)態(tài)定價(jià)的共享泊位分配模型

為了簡(jiǎn)化問(wèn)題做如下假設(shè):①所有請(qǐng)求停車(chē)用戶都可以實(shí)時(shí)獲取停車(chē)收費(fèi)信息,并根據(jù)收費(fèi)信息選擇停車(chē)地點(diǎn);②為方便后續(xù)計(jì)算,用戶停車(chē)費(fèi)率由到達(dá)時(shí)刻決定,停車(chē)時(shí)段內(nèi)該用戶的停車(chē)費(fèi)率不發(fā)生變化;③停車(chē)場(chǎng)所有車(chē)位都參與共享,且泊位共享時(shí)段均相同;④請(qǐng)求停車(chē)用戶都能提前提交停車(chē)請(qǐng)求信息;⑤請(qǐng)求停車(chē)用戶一定會(huì)接受分配結(jié)果。

2.1 彈性需求函數(shù)

停車(chē)費(fèi)率不僅會(huì)影響停車(chē)需求總數(shù)量,還會(huì)影響用戶對(duì)于不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的選擇概率,即停車(chē)費(fèi)率提高時(shí)需求量減少,反之亦然。這種相互影響關(guān)系可以通過(guò)總需求函數(shù)和不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)下的需求函數(shù)來(lái)表達(dá)。

(1)總需求函數(shù)。文獻(xiàn)[13]考慮了停車(chē)需求與停車(chē)費(fèi)率的關(guān)系,本文研究在此基礎(chǔ)上選取多項(xiàng)式來(lái)反映價(jià)格變化對(duì)需求總量的影響,即

Ni,t+1=r1Pi,t+r2

(1)

式(1)中:Ni,t+1為t+1時(shí)刻停車(chē)場(chǎng)i的停車(chē)需求總數(shù);Pi,t為決策變量,表示t時(shí)刻停車(chē)場(chǎng)i的停車(chē)費(fèi)率;r1、r2為待定系數(shù)。

(2)停車(chē)時(shí)長(zhǎng)需求函數(shù)。搜集不同停車(chē)費(fèi)率停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理結(jié)果如圖2所示,反映了停車(chē)費(fèi)率對(duì)停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的影響關(guān)系?？梢?jiàn)隨著價(jià)格的增加選擇短時(shí)停車(chē)用戶的概率也增加,而選擇長(zhǎng)時(shí)間停車(chē)的用戶的概率不斷下降。為了更精細(xì)化地描述二者之間的關(guān)系,以多項(xiàng)式擬合得出停車(chē)時(shí)長(zhǎng)需求函數(shù)為

圖2 多種票價(jià)下停車(chē)時(shí)長(zhǎng)選擇概率Fig.2 Selection probability of parking duration under multiple fares

(2)

式(2)中:P(Y=j)為用戶選擇停車(chē)時(shí)長(zhǎng)j的概率;a、b、c、d為待定系數(shù)。

2.2 基于彈性需求和動(dòng)態(tài)定價(jià)的共享泊位分配模型

在制定泊位分配方案時(shí),兼顧平臺(tái)收益和用戶接受度能夠最大程度確保方案的合理性和可行性。因此本文研究以平臺(tái)收益最大和用戶步行距離最小為目標(biāo),建立基于動(dòng)態(tài)停車(chē)價(jià)格的泊位分配模型。

(1)目標(biāo)函數(shù)。為使共享平臺(tái)收益最大,平臺(tái)管理者應(yīng)考慮購(gòu)買(mǎi)泊位的成本和每個(gè)泊位獲得的利潤(rùn)。

(3)

出行者往往選擇離目的地距離最短的車(chē)位停車(chē),應(yīng)考慮整體的步行費(fèi)用最小,模型為

(4)

車(chē)位占用率ri,t計(jì)算公式為

(5)

式(5)中:st,n,i為判斷t時(shí)刻用戶n在停車(chē)場(chǎng)i的停車(chē)狀態(tài),若未離去,則st,n,i=1;否則,st,n,i=0;yn,i為中間變量,表示用戶n在停車(chē)場(chǎng)i的停車(chē)請(qǐng)求是否被接受,若接受yn,i=1,否則yn,i=0。

共享停車(chē)分配模型為多目標(biāo)規(guī)劃模型,采用權(quán)重加權(quán)方式將多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù)的形式為

maxC=w1C1-(1-w1)C2

(6)

(2)約束條件。

(7)

(8)

(9)

xt,n,i∈{0,1},Pi,t∈R,n∈N,i∈I,t∈T

(10)

式 (7) 表示分配車(chē)位時(shí),任意時(shí)刻接受的停車(chē)總數(shù)不能超過(guò)停車(chē)場(chǎng)的泊位空閑數(shù);式 (8) 是步行距離約束;式 (9) 表示動(dòng)態(tài)定價(jià)約束;式 (10) 表示決策變量。

2.3 求解算法

考慮到該問(wèn)題為非線性混合整數(shù)規(guī)劃,屬于NP-hard問(wèn)題,選用遺傳算法求解,求解步驟如下。

(1)種群初始化:設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t=0,設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T=max_iter,隨機(jī)生成size_pop個(gè)個(gè)體作為初始群體P(0)。

(2)染色體構(gòu)建:為了方便實(shí)現(xiàn)基因交叉、變異等操作,本文研究采用二進(jìn)制編碼與多參數(shù)級(jí)聯(lián)編碼的方式,把兩個(gè)變量分別編碼并按順序拼接起來(lái),算得染色體長(zhǎng)度分別為432和7 452,拼接起來(lái)就是7 884,編碼方式如圖3所示。

圖3 染色體編碼過(guò)程Fig.3 Chromosome coding process

(3)個(gè)體適應(yīng)度評(píng)價(jià):利用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度大小。

(4)進(jìn)化:通過(guò)選擇、交叉、變異,產(chǎn)生出代表新的解集的群體,交叉過(guò)程如圖4所示。

圖4 交叉過(guò)程Fig.4 Cross process

(5)終止條件判斷:若t=max_iter,則以進(jìn)化過(guò)程中具有最大適應(yīng)度的個(gè)體作為最優(yōu)解輸出,終止計(jì)算。

(6)解碼:末代種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過(guò)解碼可以作為問(wèn)題的近似最優(yōu)解。

3 算例分析

3.1 算例數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置

本文假設(shè)用戶請(qǐng)求停車(chē)的目的地附近有3個(gè)停車(chē)場(chǎng),共有1 000個(gè)停車(chē)泊位,每個(gè)停車(chē)區(qū)域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 停車(chē)區(qū)域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Table 1 Basic data of parking area

共享停車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)時(shí)長(zhǎng)為3 h,將平臺(tái)運(yùn)營(yíng)總時(shí)長(zhǎng)劃分為36個(gè)時(shí)段,即每個(gè)時(shí)段5 min;停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)費(fèi)率取值范圍為[4,10]元/h,平臺(tái)租用3個(gè)停車(chē)場(chǎng)車(chē)位的成本分別為 4、3、2元/h,用戶步行速度vwalk=1.5 m/s,權(quán)重系數(shù)w1=w2=0.5。設(shè)置種群規(guī)模size_pop=400,最大迭代次數(shù)max_iter=350,交叉變異率為0.01。參考文獻(xiàn)[13],本文將彈性需求函數(shù)待定系數(shù)取值為:r1=-20.786,r2=493.03。算法在Windows10的操作系統(tǒng)環(huán)境下進(jìn)行,使用Python實(shí)現(xiàn)。本文研究中雖然只對(duì)3個(gè)停車(chē)場(chǎng)進(jìn)行研究,但由于共享平臺(tái)開(kāi)放時(shí)段按每5 min進(jìn)行劃分,36個(gè)時(shí)段內(nèi)共產(chǎn)生了7 884個(gè)變量。

3.2 結(jié)果分析

1) 彈性需求

依據(jù)不同停車(chē)價(jià)格下用戶選擇不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的概率數(shù)據(jù)(停車(chē)時(shí)長(zhǎng)選擇概率數(shù)據(jù)通過(guò)調(diào)查獲得,數(shù)據(jù)處理結(jié)果如圖2所示,符合實(shí)際情況)。利用式(3)擬合出不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)下的停車(chē)時(shí)間需求函數(shù),其系數(shù)如表2所示,擬合曲線如圖5所示,可以得出停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)價(jià)格是影響用戶停車(chē)時(shí)長(zhǎng)選擇的主要因素。

表2 停車(chē)時(shí)間需求函數(shù)待定系數(shù)Table 2 Undetermined coefficient of parking time demand function

圖5 停車(chē)時(shí)間需求函數(shù)圖Fig.5 Parking time demand function diagram

2) 動(dòng)態(tài)價(jià)格

以平臺(tái)收益最大與用戶步行距離最少為目標(biāo),實(shí)驗(yàn)結(jié)果最終收斂為波動(dòng)的停車(chē)價(jià)格。為了對(duì)比分析不同定價(jià)策略下平臺(tái)的收益狀況,本文以基于靜態(tài)定價(jià)的分配方案作為參照,即將式(4)中的價(jià)格取為定值,目標(biāo)函數(shù)其他部分和約束條件保持不變。

各停車(chē)場(chǎng)動(dòng)態(tài)停車(chē)價(jià)格與最優(yōu)靜態(tài)票價(jià)結(jié)果如圖6所示。采用靜態(tài)票價(jià)策略時(shí),3個(gè)停車(chē)場(chǎng)停車(chē)費(fèi)率均取5元/h可使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu);采用動(dòng)態(tài)定價(jià)策略時(shí),在前一時(shí)刻停車(chē)需求與車(chē)位占用情況同時(shí)影響下,為使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu),各停車(chē)場(chǎng)停車(chē)費(fèi)用在4～10元/h范圍內(nèi)波動(dòng)。

圖6 各停車(chē)場(chǎng)停車(chē)費(fèi)率動(dòng)態(tài)變化圖Fig.6 Dynamic changes in the parking rate of each parking lot

3)平臺(tái)分配

隨著共享平臺(tái)開(kāi)放時(shí)長(zhǎng)不斷累積,各停車(chē)場(chǎng)剩余車(chē)位數(shù)變化如圖7所示。剩余車(chē)位整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),由于停車(chē)場(chǎng)2的泊位容量多于停車(chē)場(chǎng)1、3,前80 min停車(chē)場(chǎng)2的車(chē)位占用較多;在80 min時(shí),3個(gè)停車(chē)場(chǎng)的剩余車(chē)位數(shù)較為接近,分別為73、78和70;80 min以后剩余車(chē)位數(shù)變化較為緩慢。共享時(shí)段結(jié)束時(shí),各停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)占用率均較高,分別為82%、80%和88%,表明車(chē)位均得到了有效利用。

圖7 各停車(chē)場(chǎng)剩余車(chē)位數(shù)變化圖Fig.7 Change chart of remaining parking spaces in each parking lot

在停車(chē)需求與價(jià)格相互影響時(shí),需求與價(jià)格均發(fā)生變化。最終,在共享平臺(tái)開(kāi)放時(shí)段內(nèi),停車(chē)場(chǎng)1、2、3分別產(chǎn)生了1 924、2 011、1 942個(gè)停車(chē)請(qǐng)求。分配結(jié)果滿足了大部分用戶的停車(chē)需求,各時(shí)刻停車(chē)場(chǎng)滿足的需求如表3所示。

表3 各時(shí)刻停車(chē)場(chǎng)滿足的需求數(shù)Table 3 Each time meet the demand for parking lot

其中,被滿足的用戶在不考慮平臺(tái)優(yōu)化以及費(fèi)用變化的情況下,會(huì)優(yōu)先選擇這3個(gè)停車(chē)場(chǎng)進(jìn)行停車(chē)。而未被滿足的需求是由于受平臺(tái)目標(biāo)的限制或由于停車(chē)費(fèi)用較高導(dǎo)致,該算例的停車(chē)場(chǎng)不能夠滿足他們的停車(chē)需求。

4) 不同停車(chē)費(fèi)率對(duì)比

由于停車(chē)時(shí)間需求函數(shù)的精細(xì)化,停車(chē)費(fèi)與不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)需求的關(guān)系是非線性的,相比于傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)定價(jià)分配模型,本文制定的分配方案中平臺(tái)調(diào)節(jié)作用更加明顯,車(chē)位利用率更高,分配結(jié)果也更加貼合實(shí)際,同時(shí)滿足了大部分的停車(chē)需求。靜態(tài)定價(jià)與動(dòng)態(tài)定價(jià)結(jié)果對(duì)比如表4所示。

表4 不同定價(jià)策略結(jié)果對(duì)比Table 4 The results of different price strategy

與靜態(tài)定價(jià)模型優(yōu)化結(jié)果相比,動(dòng)態(tài)停車(chē)價(jià)格可以使平臺(tái)收益提高19%。實(shí)現(xiàn)了價(jià)格的動(dòng)態(tài)調(diào)整與需求的動(dòng)態(tài)分配,使車(chē)位得到有效利用并確保平臺(tái)收益最大化。

4 結(jié)論

首先分析了動(dòng)態(tài)停車(chē)價(jià)格背景下用戶停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的選擇概率,發(fā)現(xiàn)價(jià)格上升(或下降)時(shí),用戶對(duì)于不同停車(chē)時(shí)長(zhǎng)的選擇隨之發(fā)生相應(yīng)變化,為了更加準(zhǔn)確地反映用戶的選擇行為,通過(guò)多項(xiàng)式擬合出價(jià)格與停車(chē)時(shí)長(zhǎng)彈性需求函數(shù)。其次,以平臺(tái)收益最大化和用戶步行距離最小為目標(biāo),設(shè)計(jì)基于彈性需求和動(dòng)態(tài)定價(jià)的共享泊位分配模型,通過(guò)共享停車(chē)產(chǎn)生需求的時(shí)刻對(duì)價(jià)格進(jìn)行調(diào)整,并對(duì)需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配。

結(jié)果表明本文提出的模型在滿足大部分用戶停車(chē)需求的同時(shí)有效地提高了共享平臺(tái)的收益,與靜態(tài)價(jià)格相比效果明顯,模型的分配結(jié)果也更加貼合實(shí)際。后續(xù)研究將對(duì)未被接受的請(qǐng)求,根據(jù)區(qū)域分配或平臺(tái)讓利等原則進(jìn)行二次分配;此外,結(jié)合停車(chē)用戶到達(dá)的隨機(jī)性,建立更精細(xì)化的動(dòng)態(tài)定價(jià)泊位分配模型,結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù),考慮真實(shí)情況對(duì)模型進(jìn)一步優(yōu)化。