Notice bibliographique
Résumé
Since the debut of UberPool in August 2014, ride-sharing has become a standard service on various platforms, such as Lyft Shared, GrabShare, and DiDi Hitch. Different from solo ride-sharing services like UberX, shared rides allow platforms to pool two riders in one car. On the one hand, ride-sharing is efficient in increasing platforms' effective capacity with the same fleet of vehicles. On the other hand, ride-sharing may incur negative externality due to compromises on privacy, space, and security. Uber reported over 20% of all rides globally are shared. To generate insights into efficient operations for society, we identify and close the gap between riders' self-interested behavior and the societal preference on shared and solo rides. In Chapter 2, we study three objectives in the ride-sharing economy: 1. volume maximization, which represents the ride-sharing platform’s interest in its growth stage, 2. revenue maximization, which represents the platform’s interest in its sustainment stage, and 3. social welfare maximization, which represents policymakers’ interest. In this chapter, we compare the optimal joining rate and sharing fraction, as well as the corresponding optimal prices of solo and shared rides that induce self-interested riders to reach the optimal goals, among three objectives. In Chapter 3, we analyze and compare the choices by decentralized riders and the centralized social planner of joining rates and sharing probabilities, under First-In-First-Out and Priority-For-Sharing disciplines. We no longer assume that riders automatically reach the most preferable equilibrium automatically. Instead, based on the evolution of equilibrium, we propose social, monetary, and priority schemes to induce riders to reach the preferable initial condition of the system, from which riders converge to the Pareto-dominant equilibrium overtime. In Chapter 4, riders and the platform react to the temporal change in system and make decision based on the real-time queue length (observable queue) and the platform may release or hide this information. We analyze the first-best outcome and riders' equilibrium behaviors and prove that the dynamic pricing is not sufficient to induce self-interested riders to reach the first-best. In addition to the dynamic pricing, we also require dispatching flexibility to fully induce self-interested riders to reach the first-best outcome. In Chapter 5, we perform a numerical experiment using the data from the City of Chicago. We assume that the ride-sharing platforms focuses either on revenue maximization or volume maximization in reality. In both cases, the joining rate and sharing fraction under revenue maximization is lower than the ones under social welfare and volume maximization. In addition, in both cases, social welfare maximization incurs a revenue loss to platforms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».