基于仿真的联合优化方法，用于确定最佳任务分配策略，以提高机器人移动配送系统中的拣选效率

《TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW》：Simulation-based joint optimization for identifying optimal task allocation strategies to enhance order picking efficiency in robot mobile fulfillment systems

B2C汽车共享平台停车模式选择与定价策略研究，构建三种模式（S/指定停车、F/自由停车、M/混合模式）的利润最大化模型，分析运营维护成本、车辆利用率对定价及平台利润的影响，发现当S模式成本高且利用率低时M模式更优，F模式因成本高通常不优先，提升利用率可同时增加平台利润和消费者剩余。

　　

作者：Di Lu、Zhi-Ping Fan、Dongliang Guo

东北大学商学院，中国沈阳 110169

摘要

本研究探讨了B2C汽车共享平台的车辆停车模式选择，以及相应的汽车租赁定价和停车费定价，并分析了这种模式选择对平台和消费者的影响。本研究考察了三种车辆停车模式：车辆必须停在指定的停车点（模式S）；车辆可以停在运营区域内的任何可用停车点（模式F）；同时采用模式S和F（模式M）。研究结果表明，平台选择车辆停车模式与反映车辆利用率的共享因素（即平台为服务一位消费者而调动的车辆数量）以及运营和维护成本有关。如果模式S下的运营和维护成本较高且车辆利用率较低，那么选择模式M对平台有利可图；否则，选择模式S更有利。与模式S和M相比，平台通常不优先考虑模式F，因为其运营和维护成本通常较高。在模式M下，平台可以通过向选择模式F的消费者收取停车费来实现成本分摊，从而降低消费者的预期支付额。此外，模式S下的消费者剩余高于模式M，这表明提高市场中的车辆利用率有助于实现平台和消费者的双赢。

引言

随着数字经济的增长和移动互联网的广泛普及，作为共享经济新兴商业模式之一的B2C汽车共享服务发展迅速。B2C汽车共享服务是指拥有车辆并向消费者提供“即用型”短期按需租赁服务的平台，平台根据消费者使用车辆的时间长度向他们收取相应费用（Yu等人，2018年；Guo等人，2022年；Weidinger等人，2023年）。近年来，全球涌现出许多知名的B2C汽车共享平台。例如，在美国有Free2Move和Zipcar，在中国有GoFun和EVCARD。根据WiseGuy的统计报告，2023年全球B2C汽车共享市场的价值为190.3亿美元，预计到2032年将增长到1136亿美元。根据ChinaIRN.com的数据，预计到2024年，中国的汽车共享用户数量将超过5000万，比上一年增长了40%。此外，2023年中国汽车共享市场的规模约为455.4亿元人民币，预计到2028年将超过1000亿元人民币。

根据对B2C汽车共享行业实践的观察，平台有三种车辆停车模式可供选择（Kaspi等人，2014年；Lin和Kuo，2021年；Ke和Mo，2023年）。第一种是模式S，即平台要求车辆必须停在指定的停车点才能结束使用。例如，EVCARD和WarmCar采用了这种模式（Wu等人，2024年）。第二种是模式F，即平台允许消费者将车辆停在运营区域内的任何可用停车点以结束使用。例如，ShareNow采用了这种模式。第三种是模式M，即平台同时采用模式S和F。例如，GoFun采用了这种模式。需要注意的是，对于模式F，平台通常需要向消费者收取额外的停车费。例如，GoFun要求将车辆停在任意可用停车点的消费者向平台支付额外费用。对于模式M，消费者可以根据自己的便利选择模式S或模式F。

实际上，平台选择车辆停车模式需要综合考虑多个因素。如果平台选择模式S，消费者需要将车辆停在指定的停车点，这有助于车辆调度和维护（Ke和Mo，2023年）。如果平台选择模式F，消费者可以将车辆停在距离目的地最近的可用停车点。虽然模式F便于消费者停车，但平台需要承担较高的车辆调度和维护成本（Zhang等人，2024年）。与模式S相比，采用模式M可以减少给消费者带来的不便。与模式F相比，采用模式M可以降低自由停放车辆的运营和维护成本（Fu等人，2025年）。这些不同的模式选择在实践中可以观察到。例如，Zipcar在2000年在美国波士顿采用了模式F。后来，由于运营和维护成本较高，Zipcar于2015年与波士顿政府合作提供了专用停车点，从而采用了模式M。此外，加拿大的Communauto最初采用了模式S。为了提高车辆利用率，Communauto随后采用了模式F，并逐步发展为模式M。然而，平台在某一区域内选择的不同车辆停车模式对该区域内车辆的可用性和运营维护成本有不同的影响。因此，平台选择车辆停车模式时需要考虑该区域内的车辆利用率和运营维护成本（Seign等人，2015年；Zhang等人，2022年；Ke和Mo，2023年）。

B2C汽车共享平台选择车辆停车模式也会影响消费者的便利性和额外成本。如果平台采用模式S，指定的停车点与消费者目的地之间通常有一定的距离，消费者需要步行，从而造成不便（Dong等人，2023年；Guo等人，2022年）。如果平台采用模式F，虽然减少了消费者停车的不便，但他们需要承担额外的停车费（Liu等人，2023年；Weidinger等人，2023年）。如果平台采用模式M，消费者可以根据自己的需求选择合适的车辆停车模式。

基于上述实际情况，B2C汽车共享平台选择车辆停车模式是一个复杂的问题，需要考虑车辆利用率、运营和维护成本以及消费者不便等多个关键因素。因此，对车辆停车模式选择、汽车租赁定价和停车费定价进行全面研究至关重要，同时还需要研究这些关键因素如何影响最优决策以及这种模式选择对消费者剩余的影响。具体来说，本研究重点关注以下关键问题：

•

平台如何确定每种车辆停车模式（模式S、F或M）的最优汽车租赁价格和停车费？

•

车辆停车模式选择对平台有何影响？平台应如何选择最优的车辆停车模式？

•

平台的车辆停车模式选择如何影响消费者剩余？是否存在一种策略可以实现平台和消费者的双赢？

本研究旨在通过探讨B2C汽车共享平台的车辆停车模式选择、汽车租赁定价和停车费定价来解决上述问题。具体来说，我们考虑了一个由垄断平台和一组消费者组成的汽车共享服务市场。平台可以从三种车辆停车模式中选择，即前面提到的模式S、F和M。我们首先构建了每种模式下的平台利润最大化模型，并求解模型以得出最优结果，包括汽车租赁价格、停车费和平台利润。然后，我们比较最优利润，以确定影响平台最优车辆停车模式选择的条件。在此基础上，我们探讨了车辆利用率和运营维护成本等关键因素对汽车租赁价格、停车费和平台利润的影响，以及车辆停车模式选择对消费者剩余的影响。此外，我们还进行了扩展研究以验证我们的发现并探索任何潜在的新见解。

本研究的主要贡献如下。首先，据我们所知，很少有研究关注B2C汽车共享平台的车辆停车模式选择及其相应的最优定价。本研究聚焦这一研究主题，填补了研究空白。其次，本研究确定了B2C汽车共享平台选择车辆停车模式的具体条件，并揭示了运营维护成本和车辆利用率对平台定价决策的影响，这可以为平台的战略和运营决策提供支持。第三，本研究获得了有趣的新发现和一般管理见解。例如，采用差异化策略（即模式M）并不总是能获得更高的利润。当模式S下的运营和维护成本较高且车辆利用率较低时，选择模式M更有利可图；否则，选择模式S更有利。此外，研究发现提高车辆利用率是实现平台和消费者双赢的有效途径，这不仅有助于缓解平台的成本压力并创造降价空间，还能增加平台利润并提高消费者剩余。

本文的其余部分安排如下：第2节回顾相关文献。第3节介绍问题描述和模型设置。第4节详细介绍最优结果。第5节提供相关分析和讨论。第6节介绍扩展研究。最后，第7节总结本研究的主要发现和管理见解，以及未来研究方向的建议。一些符号和关键阈值的数学表达式以及所有证明均放在附录A和B中。

文献综述

本研究关注汽车共享平台的车辆停车模式选择，以及相应的汽车租赁定价和停车费定价，这两个主题与两个研究方向相关：一个是B2C汽车共享的服务定价，另一个是B2C汽车共享平台的车辆停车模式。下面，我们回顾了这两个研究方向，并强调了本研究的贡献。

问题描述和模型设置

本节首先提供符号设置，然后介绍消费者的效用函数和共享平台的利润函数。

最优结果

在本节中，我们解决了第3.3节提供的利润最大化模型，并获得了不同车辆停车模式下的最优租赁价格和停车费。此外，我们还展示了每种车辆停车模式下的最优平台利润、消费者需求和消费者剩余。我们还分析了主要参数对最优结果的影响。

分析和讨论

在本节中，我们通过比较最优结果来分析平台的车辆停车模式选择。此外，我们还进行了数值分析以验证所得结果的可靠性和实用性。

扩展研究

在本节中，我们提供了三项扩展研究，以测试基本模型主要发现的稳健性，并探索任何额外的见解。

结论

本文旨在探讨B2C汽车共享平台的车辆停车模式选择、汽车租赁定价和停车费定价，以及不同停车模式对平台和消费者的影响。在本研究中，平台有三种车辆停车模式可供选择，即车辆必须停在指定的停车点（模式S），车辆可以停在运营区域内的任何可用停车点（模式F），以及同时采用模式S和F（模式M）。

作者贡献声明

Di Lu：撰写——原始草稿、可视化、方法论、调查、正式分析。Zhi-Ping Fan：撰写——审阅与编辑、监督、资源获取、概念化。Dongliang Guo：撰写——审阅与编辑、验证、方法论、正式分析。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究部分得到了中国国家自然科学基金[项目编号72031002和72588101]以及中国111项目[项目编号B16009]的支持。