Systematic Analysis and Modelling of Profit Maximization on Carsharing
Notice bibliographique
Résumé
The success of carsharing as a relatively new and more sustainable way of traveling is moving private car ownership towards a service use model. Competitivity is an essential aspect of this service and ways to increase profit while offering the most appealing service are still getting explored. Among others, dynamic pricing strategies can be designed to increase profit by attracting more users, selling more rental hours, or maximizing fleet utilization. In this paper, we propose an experimental method aimed at developing a model for maximizing service profit. Using agent-based modeling to generate realistic scenarios, we analyze pricing as a function of the potential demand (i.e., number of members) and supply (hours of booking supplied). The process of reaching the maximum profit consists of testing various combinations of pricing-demand and pricing-supply ranges in order to find the values that maximize the profit for every demand and supply level. Once the optimal prices are known, a polynomial fitting and an optimization method are used to generate a functional form linking all the maximal profit obtaining the advised price to offer for any specific supply levels. Results show how the profit only slightly depends on the variability of the potential demand, while it strongly depends on the amount of supply. It is then shown how it is possible to obtain a linear relation that maximizes the profit in the function of the price offered once the supply is given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».