【摘 要】
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分析乘客的订单取消行为并制定合理的惩罚策略是网约车公司运营优化的重要问题。本文基于理性疏忽理论，研究网约车和出租车共存的市场中，乘客的订单取消行为和公司对乘客取消订单的惩罚策略。不同于现有完美信息或者完全无信息的假设，本文考虑乘客自主选择信息策略并基于获取的信息做出决策，建立了双层优化模型。上层分别以公司利益和网约车市场的社会福利最大化为优化目标，确定取消订单的惩罚金额。下层构建了基于理性疏忽理论
【基金项目】
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国家自然科学基金（72201285）； 深圳市高等院校稳定支持计划项目（202206193000001，20220817200513001）； 广东省科技计划项目（2023B1212060029）；
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分析乘客的订单取消行为并制定合理的惩罚策略是网约车公司运营优化的重要问题。本文基于理性疏忽理论，研究网约车和出租车共存的市场中，乘客的订单取消行为和公司对乘客取消订单的惩罚策略。不同于现有完美信息或者完全无信息的假设，本文考虑乘客自主选择信息策略并基于获取的信息做出决策，建立了双层优化模型。上层分别以公司利益和网约车市场的社会福利最大化为优化目标，确定取消订单的惩罚金额。下层构建了基于理性疏忽理论的用户决策模型，并比较了固定费用、分段和基于时间三种惩罚策略的特点。通过粒子群优化算法和逐次平均法相结合的方法求解该模型。研究表明，随着信息获取成本的降低，单个出行者的出行成本最多降低8%，做出正确决策的概率最多增加40%。同时随着信息获取成本的增加，最优的公司收益和社会福利分别减少了16.8%和5.1%。在公司收益和社会福利最优的目标下三种惩罚策略几乎无差别，但在公司收益最大化时，惩罚金额显著高于在社会福利最优时的水平，且订单取消率更低。研究结果为网约车公司制定惩罚策略提供了参考性思路和实践价值。
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