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      基于博弈模型對外賣騎手送單決策的研究

      2021-12-06 07:55:40張海波
      科學與生活 2021年24期
      關鍵詞:博弈論騎手訂單

      張海波

      摘要:在復雜的國內與國際經濟環(huán)境及我國龐大的人口規(guī)模下外賣騎手間的競爭變得異常激烈。這給予了平臺更多的訂單配送提成單價壓縮空間。本文通過確定出影響騎手的配送時長的主要因素為背景展開,通過應用多元線性回歸、遺傳算法、博弈論等數學方法以及使用?MATLAB、SPSS、Excel?等軟件求解。給出了不同環(huán)境下騎手的獎勵策略、配送時長以及配送金額。保證騎手的最高滿意條件下,制定出一個考慮多種因素在內的靜態(tài)和動態(tài)訂單配送提成定價與獎懲策略。結合現階段影響騎手送單的幾種主要因素,我們可以確定出訂單提成定價以及獎懲策略的一個依據;在保證騎手都能認真完成自己的工作任務、不顯著增加訂單總體配送費用與總體配送效率的基礎之上我們可以通過逐步回歸法確定出騎手的配送費用。

      關鍵詞:層次分析法多元線性回歸博弈論獎勵機制遺傳算法

      一、研究背景概述

      外賣業(yè)務已經成為了大城市上班族每日生活中不可或缺的一部分。根據美團2020年6月發(fā)布的《2019中國即時配送行業(yè)發(fā)展報告》中顯示,2019年我國即食配送業(yè)務訂單規(guī)模達到182.8億單,比2018年增長了37%,即時配送行業(yè)用戶達到4.21億人,比2018年增加了17.6%。面對巨大的訂單量及用戶群體,外賣騎手的數量也呈現一種直線上升的趨勢。2019年通過美團騎手總數達到399萬人,同比增長了23.3%。根據第三方平臺數據顯示,2020年外賣騎手的數量突破438萬。

      在復雜的國內與國際經濟環(huán)境及我國龐大的人口規(guī)模下外賣騎手間的競爭變得異常激烈。這給予了平臺更多的訂單配送提成單價壓縮空間。其中常以拼命壓縮配送時間和延長上班時間來換取較高收入的騎手為參照,以騎手配送效率低下為理由逐步壓縮外賣騎手的訂單配送提成。

      根據北大博士后陳龍的田野調查結果顯示,騎手在送外賣的過程中,平臺會通過智能手機、商家的無線網絡等,不斷地更新收集外賣騎手到達商家的時間、停留的時長,消費者住址樓層等數據。在此基礎之上通過智能算法和數據分析不斷壓縮騎手的配送時間。而騎手為了節(jié)約時間盡快完成配送任務,出現了逆行、闖紅燈等違反交通規(guī)則的現象。在平臺的數據分析驅動下,外賣騎手正在向更快更廉價的趨勢發(fā)展,這讓他們逐漸遠離了全面建成小康社會的目標。

      二、外賣騎手接單因素分析

      通過上網搜集資料后,發(fā)現影響外賣騎手配送時長印象因素很多。外賣市場的引進極大的使得人們日常生活的衣食更加便利,現為了能夠提高騎手的積極性,先建立獎罰措施對騎手的運輸進行制約?,F以五個因素騎手接單量,道路交通,配送距離,天氣情況。

      在不顯著增加訂單以及對靜態(tài)和動態(tài)的訂單中的總體配送費與總體配送效率的基礎,為使騎手總體的滿意度較高,即可獲得的傭金相對較多?,F考慮四個因素配送單數,配送費用,配送距離與配送時間來確定騎手的滿意度。利用主成分分析的方式將四者有機結合,分析獎賞力度與配送中的影響使得騎手能在其中得到最大盈利。

      三、外賣平臺與騎手之間的演化博弈模型

      在多主體參與的外賣市場下,過去的單一外賣模式被打破,新型外賣市場賦予了騎手更多自由選擇外賣平臺的權利.為了描述騎手對外賣平臺的選擇過程。而現階段外賣行業(yè)主要矛盾還是外賣平臺與騎手之間的矛盾。本文采用演化博弈刻畫騎手獲得薪資的策略行為.同一般的演化博弈類似,本文將所有騎手看作一個種群.所有騎手的策略行為是相同的,即當某個騎手收到平臺宣布的配送價后,選擇其中一個平臺進行就業(yè),再通過觀察和模仿其他騎手的策略來調整自己的行為。

      四、模型演化結果

      不同平臺下騎手對應的選擇性:

      綜上,通過博弈論相關知識,結合上圖我們可以看到平臺收益與騎手的收益以及顧客的訂單數是有很大關系的,正在保證共贏的前提條件下只有減小外賣平臺的部分收入才能保證三方的利益最大化。

      參考文獻

      [1]彭亞楠.外賣商家選擇的影響因素分析[J].中國市場,2021(14):126-128.

      [2]馬睿陽.O2O餐飲外賣平臺用戶持續(xù)購買意愿研究[D].西安理工大學,2020.

      [3]吳琪.派單外賣配送路徑優(yōu)化研究[D].暨南大學,2020.

      [4]林英霞.基于改進BP神經網絡的外賣訂單預測研究[D].大連海事大學,2020.

      [5]劉佳晨.基于GBDT算法的區(qū)域外賣訂單需求預測[D].大連海事大學,2020

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