不完全信息下共享停车平台的匹配与定价研究

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停车难已成为目前许多大城市亟需解决的问题。很多大城市的公共车位资源已无法满足日益增长的停车需求,利用共享经济模式大力发展私人车位共享成为了解决停车难问题的有效途径之一。如何高效的利用私人车位、如何制定司机使用共享私人车位的价格以及车位业主应该获得的补贴是共享停车位发展面临的两大核心问题。本文对多家经营共享停车位平台的企业进行了调研,发现当前绝大部分共享停车平台都没有进行车位匹配,而只是简单的为司机提供目的地附近所有可用的车位信息,同时也没有考虑司机出行时间的要求,这严重影响了司机的出行效率。另一方面,这些共享停车位平台都使用计时定价规则,也没有充分考虑司机和业主的效用。在学术研究方面,对于停车位运营管理问题的研究早期主要是基于提高土地利用效率和完善停车设施规划的目的。有很多学者对政府管理的公共停车位管理问题进行了研究,但对于近年来刚刚兴起的共享停车位问题的研究还较少。基于对目前共享停车行业的调研总结和对当前相关学术文献的回顾,本文将从匹配调度和定价机制两个方面对共享停车位问题进行深入研究。针对共享停车平台的特点,本文构建了一个高效的共享车位实时预约框架,该框架保证了共享停车位平台能够全天实时提供车位预约服务。在共享车位的匹配方面,本文同时考虑了司机和业主两方面的时间要求,并分别构建了“司机—车位”一对一匹配模型和“司机—车位”一对多模型,这两个模型不仅能完成司机与车位的最优匹配,还能为司机提供建议的出行时间方案。针对“司机—车位”一对一匹配模型,本文给出了一个多项式时间复杂度的求最优解算法。针对“司机—车位”一对多匹配模型,本文首先证明了该问题属于NP-complete问题,然后开发了一个两阶段启发式算法来求解该问题的近似最优解。在定价机制方面,针对目前大多数共享停车平台都使用的是计时定价规则的情况,本文首先利用博弈论的相关知识构建了一个不完全信息下司机竞争车位的非合作博弈模型,分析并找出了该博弈模型的Nash均衡解,通过对Nash均衡及其所对应的平台匹配结果的分析,本文指出了计时定价规则会导致司机向平台报告虚假的出行信息,从而对平台优化目标所造成了一定损失。然后本文提出一种基于VCG机制的定价规则,并证明了该定价机制能保证司机在不确定有多少人与自己竞争车位的情况下向共享停车位平台报告真实的出行信息。使用机制设计的相关理论,本文还证明了所提出的定价机制能够同时满足分配效率,激励相容,个体理性和收支平衡。本文构建的最优匹配模型加上本文提出的定价机制联合保证了共享停车位平台的运营效率。最后本文对来自“丁丁停车”(一家运营共享停车位的企业)的真实运营数据进行了详细分析,并以此为基础生成了仿真实验的算例数据。通过仿真实验,本文首先对所提出的两阶段启发式算法的求解效率和求解质量进行了验证,然后模拟了不完全信息下司机竞争车位的博弈,分析了计时定价机制给平台优化目标所造成的影响。最后本文对所提出的共享停车位平台实时预约框架进行了测试,多个指标均验证了本文所提出的定价机制相比计时定价的优势。
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