基于多Agent的共享出行企业“双平台”定价策略研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.0886

摘要/Abstract

摘要：

为提高市场渗透率、满足乘客差异化需求，共享出行企业在现有单平台基础上探索“双平台”运营模式。本文集成多智能体仿真及Hotelling模型构建了共享出行企业“双平台”定价仿真模型。其中，本文结合Hotelling模型，分析在联合定价策略下司机服务质量、司机忠诚度及乘客价格敏感度对企业“双平台”定价的影响，并进一步与独立定价、垄断定价两种策略进行对比，同时利用计算实验设计考虑个体动态行为规则的多智能体模型，在Repast中模拟共享出行企业运行场景，探究企业是否应该实施“双平台”战略以及企业实施“双平台”战略时的最优定价策略。研究发现：当新平台司机服务质量较低或乘客价格敏感度较低时，企业不应实施“双平台”战略；若企业实施“双平台”战略，则应采取联合定价策略；在“双平台”联合定价策略下，司机服务质量、司机忠诚度及乘客价格敏感度都将影响平台定价行为。本文为共享出行企业及其他平台型企业优化运营策略提供了理论指导。

关键词: 双平台, 共享出行, Agent, 定价

Abstract:

In order to improve market penetration and meet the differentiated needs of passengers， ridesharing enterprises explore the “dual platform” operation mode on the basis of the existing single platform. The multi-agent simulation and Hotelling model are integrated to construct a “dual platform” pricing simulation model for ridesharing enterprises. Among them， the Hotelling model is combined to analyze the impact of vehicle service quality， vehicle loyalty， and passenger price sensitivity on the “dual platform” pricing of enterprises under joint pricing strategies， and further it is compared with independent pricing and monopoly pricing strategies. At the same time， a multi-agent model considering individual dynamic behavior rules is designed using computational experiments to simulate the operating scenario of ridesharing enterprises in Repast， Explore the optimal pricing strategy. It is found that： when the service quality of new platform vehicles is low or passenger price sensitivity is low， enterprises should not implement a “dual platform” strategy； If enterprises implement the “dual platform” strategy， they should adopt a joint pricing strategy； Under the “dual platform” joint pricing strategy， vehicle service quality， vehicle loyalty， and passenger price sensitivity will all affect platform pricing behavior. It provides theoretical guidance for optimizing operational strategies of ridesharing enterprises in this article.

Key words: dual platform, ridesharing platforms, agent, joint pricing

中图分类号:

F062.9

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图/表 27

图1

图2

图3

表1

平台Agent属性"

属性名称	定义
利润（ $π A t, π B t$ ）	平台在t期获得的利润
类型（ $p l a t f o r m A, p l a t f o r m B$ ）	平台A、平台B
交易费（ $p A, p, t, p B, p, t, p A, c, t, p B, c, t$ ）	平台的交易费。在垄断、联合定价策略下， $p B, c, t = θ p A, c, t$ ， $p B, p, t = μ p A, p, t$
成本（ $C A, p, t, C A, c, t, C B, p, t, C B, c, t$ ）	平台提供服务产生的成本
成交量（ $q A, p, t, q B, p, t, q A, c, t, q B, c, t$ ）	平台在t期的成交量
补贴（ $α B p, α B c$ ）	平台B发出的补贴
运行期数（t）	模型运行期数
总期数（T）	模型运行的总期数

表1

表2

乘客Agent属性"

属性名称	定义
数量（ $n A, p, n B, p$ ）	乘客数量
乘客类型	平台A的乘客为归属于平台A的乘客，平台B的乘客为归属于平台B的乘客。乘客在同一时间段只能归属于一个平台
价格敏感度（ $s i, t$ ）	乘客在 $t$ 期的价格敏感度
效用（ $u A, p, u B, p$ ）	乘客的效用，即乘客获得的总效用减去选择成本及交易费的部分，见式(5)~式(8)。同时，乘客的总效用也受乘客、司机数量的影响，即参与者间存在正网络外部性效应和负网络外部性效应
保留价格（ $r A, p, i, t, r B, p, i, t$ ）	乘客在t期的保留价格，即心理能接受的价格
失败次数（ $t A, p, t B, p$ ）	乘客打车失败次数

表2

表3

司机Agent属性"

属性名称	定义
数量（ $n A, c, n B, c$ ）	司机数量
司机类型	平台A的司机为归属于平台A的司机，平台B的司机为归属于平台B的司机。司机在同一时间段只能归属于一个平台
效用（ $u A, c, u B, c$ ）	司机的效用，即司机接单成功获得的收益减去选择成本及交易费的部分,见式(1)~式(4)。同时，司机的总效用也受乘客、司机数量的影响，即参与者间存在正网络外部性效应和负网络外部性效应
保留价格（ $r A, c, i, t, r B, c, i, t$ ）	司机在 $t$ 期的保留价格，即心理能接受的价格
司机状态（ $s t A, c, i, t, s t B, c, i, t$ ）	司机在 $t$ 期的司机状态，司机状态包括：接单成功、巡游
服务质量（ $s q A, c, i, s q B, c, i$ ）	乘客打车成功时获得的总效用，见式(5)~式(8)
忠诚度（ $l A, c, i, l B, c, i$ ）	司机忠诚度，在 $0,1$ 之间取随机值

表3

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