本發(fā)明涉及一種城市包裹傳遞的方法，特別涉及一種基于激勵(lì)機(jī)制的城市車輛眾包包裹傳遞方法，屬于車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活需求的不斷變化，導(dǎo)致城市產(chǎn)業(yè)布局的不斷更新調(diào)整。同時(shí)由于人們的生產(chǎn)消費(fèi)方式不斷升級(jí)變化，以及電子商務(wù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和現(xiàn)代城市工商業(yè)漸漸呈現(xiàn)多元化，使得如今這種小批量、多頻繁、高效率的包裹配送、定點(diǎn)配送以及“門對(duì)門”配送服務(wù)的發(fā)展需求日益緊張。同城速遞不僅解決了城市與周邊城市之間資源配置不均勻的問(wèn)題，同時(shí)也處理了城市內(nèi)部資源配置不均勻的問(wèn)題。在現(xiàn)實(shí)生活中，由于大中型城市對(duì)城市貨車都有一定的運(yùn)輸限制，這導(dǎo)致無(wú)法采用貨車實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的物流運(yùn)輸配送服務(wù)。因此，在運(yùn)輸包裹的過(guò)程中，既滿足時(shí)效性，又降低運(yùn)輸成本成了當(dāng)前物流發(fā)展的瓶頸。

現(xiàn)如今我國(guó)物流公司眾多，但是管理制度還存在問(wèn)題。首先，同城物流信息化建設(shè)還相對(duì)滯后，無(wú)法做到物品實(shí)時(shí)跟蹤。其次，由于區(qū)域性限制，同城快遞不能全面覆蓋整個(gè)城市。對(duì)于城鄉(xiāng)、市郊這些地處偏僻的地方，基本沒(méi)有設(shè)置快遞點(diǎn)或者快遞點(diǎn)非常稀疏。最后，由于同城快遞制度的不完善，對(duì)待城市不同地區(qū)所需的快遞費(fèi)用不等。同時(shí)，由于運(yùn)輸費(fèi)用的限制，不能對(duì)物品做到實(shí)時(shí)運(yùn)輸，物品需要等到某個(gè)時(shí)間點(diǎn)統(tǒng)一運(yùn)輸，這大大降低了傳輸?shù)臅r(shí)效性。正是因?yàn)檫@些問(wèn)題阻礙著我國(guó)快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種基于激勵(lì)機(jī)制的城市車輛眾包包裹傳遞方法，以有效促進(jìn)國(guó)內(nèi)外物流運(yùn)輸業(yè)務(wù)的發(fā)展。

本發(fā)明的原理是基于眾包原理，利用城市車輛多跳地實(shí)現(xiàn)包裹的傳遞。它不同于已經(jīng)存在的眾包激勵(lì)機(jī)制，在這里我們不僅考慮派送人員的投標(biāo)值，也考慮了派送距離。為了提高運(yùn)輸效率和減少運(yùn)輸費(fèi)用，根據(jù)以往的車輛軌跡提前為每個(gè)包裹規(guī)劃好路徑。并且本發(fā)明設(shè)置了平臺(tái)和用戶兩個(gè)模塊，在平臺(tái)模塊中，采用stackelberg博弈理論去尋找合適的價(jià)值回報(bào)值；在用戶模塊中，采用反向拍賣算法去選擇最佳車輛用戶去派送包裹。如果單個(gè)車輛用戶因?yàn)樾旭傑壽E的限制不能把包裹送到目的地，則把包裹投放在已經(jīng)規(guī)劃的路徑站點(diǎn)上，再次拍賣選擇車輛，直到把包裹送達(dá)到目的地為止。

本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

一種基于激勵(lì)機(jī)制的城市車輛眾包包裹傳遞的方法，該方法包括以下步驟：

步驟一、建立包裹轉(zhuǎn)接點(diǎn)：

通過(guò)對(duì)車輛的歷史軌跡進(jìn)行聚類，找出車輛軌跡集中區(qū)域并設(shè)立站點(diǎn)；作為優(yōu)選，所述對(duì)車輛的歷史軌跡進(jìn)行聚類采用改進(jìn)的dbscan算法；

步驟二、包裹路徑規(guī)劃：

通過(guò)上一步轉(zhuǎn)接點(diǎn)的建立，根據(jù)車輛的歷史軌跡，站點(diǎn)對(duì)接收的包裹采用最優(yōu)路徑規(guī)劃算法求出包裹的最佳運(yùn)輸路徑并發(fā)布；

步驟三、站點(diǎn)通過(guò)下式計(jì)算并發(fā)布r使站點(diǎn)收益最大化：

其中，p表示該站點(diǎn)的包裹集合，|p|表示該站點(diǎn)的包裹個(gè)數(shù)，k表示車輛用戶運(yùn)輸包裹的單位運(yùn)輸費(fèi)用；

步驟四、車輛用戶根據(jù)平臺(tái)發(fā)布的r值和包裹的運(yùn)輸路徑并考慮自身的行進(jìn)軌跡對(duì)站點(diǎn)包裹進(jìn)行投標(biāo)θip＝(lip,bip)，這里bip表示車輛用戶i對(duì)包裹p的運(yùn)輸單位費(fèi)用，lip表示車輛用戶i對(duì)包裹p的運(yùn)輸距離；

步驟五、站點(diǎn)根據(jù)車輛用戶的競(jìng)標(biāo)情況選擇合適的車輛運(yùn)輸包裹并通過(guò)第三方支付工具支付用戶運(yùn)輸費(fèi)用：

站點(diǎn)基于車輛用戶的競(jìng)標(biāo)采用下式計(jì)算并選擇使得最大的車輛用戶i運(yùn)輸包裹p：

其中，γ表示系統(tǒng)參數(shù)，其值為2ln10；fi表示參與包裹p運(yùn)輸?shù)能囕v用戶i的收益，通過(guò)下式計(jì)算：

其中，i^*＝argmin{bij,i∈v',j＝p}，j^*＝argmin{lij,i∈v',j＝p}，v'表示參與競(jìng)標(biāo)的車輛集合；ηp表示單位價(jià)格隨包裹運(yùn)輸距離的增長(zhǎng)速率，通過(guò)下式計(jì)算得出：

有益效果：

本發(fā)明考慮了各種不同的交通特征，例如車輛的速度、時(shí)間、位置以及離站點(diǎn)的距離；利用這些不同的交通特征信息，本發(fā)明提出的方法同時(shí)考慮了發(fā)貨人費(fèi)用、平臺(tái)收益和車輛用戶收益。除此之外，本發(fā)明提出的方法時(shí)間復(fù)雜度很小，可以很快收斂。

對(duì)比現(xiàn)有包裹傳遞方法，本發(fā)明方法充分利用了現(xiàn)有城市運(yùn)行車輛，不僅提高了包裹的傳輸效率，也減少了城市車輛的運(yùn)行成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明了該方法的有效性

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中包裹派送的流程示意圖。

圖2為本發(fā)明包裹運(yùn)輸系統(tǒng)組成示意圖。

圖3為城市站點(diǎn)的位置選擇和單個(gè)包裹的路徑規(guī)劃示意圖。

圖4為車輛個(gè)數(shù)(numberofdeliveringvehicles)與總運(yùn)輸距離(overalldeliverydistance)關(guān)系示意圖。

圖5為平臺(tái)收益(platformutility)與回報(bào)值r(rewardr)關(guān)系示意圖。

圖6為參與車輛個(gè)數(shù)(numberofdeliveringvehicles)與發(fā)貨費(fèi)用(sendercost)關(guān)系示意圖。

圖7為發(fā)貨距離(deliverydistances)與發(fā)貨費(fèi)用(sendercost)關(guān)系示意圖。

圖8為平臺(tái)收益(platformutility)與參與運(yùn)輸車輛個(gè)數(shù)(numberofparticipatoryvehicles)關(guān)系示意圖。

圖9為發(fā)貨人費(fèi)用(sendercost)與參與運(yùn)輸車輛個(gè)數(shù)(numberofparticipatoryvehicles)關(guān)系示意圖。

圖10為本發(fā)明包裹運(yùn)輸?shù)某晒β?successrate)與參與運(yùn)輸車輛個(gè)數(shù)(numberofparticipatoryvehicles)關(guān)系示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，如圖1所示展示出了使用本發(fā)明方法進(jìn)行包裹運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程，即發(fā)貨人向中心平臺(tái)提交包裹運(yùn)輸請(qǐng)求，并將包裹交給最近的包裹轉(zhuǎn)接站點(diǎn)，中心平臺(tái)根據(jù)發(fā)貨人的提交的包裹運(yùn)輸請(qǐng)求，基于回報(bào)值r計(jì)算運(yùn)輸路徑，以及最佳的包裹運(yùn)輸車輛，然后按照計(jì)算結(jié)果交由計(jì)算出的運(yùn)輸車輛在運(yùn)輸路徑上進(jìn)行包裹的依次投遞，如圖2所示示出了本發(fā)明包裹運(yùn)輸系統(tǒng)組成示意圖，從圖中可以看到，該系統(tǒng)主要包括兩大部分：中心平臺(tái)模型和用戶中心模型，其中，中心平臺(tái)模型用于設(shè)計(jì)包裹的運(yùn)輸路徑和回報(bào)值；用戶中心模型用于選擇車輛實(shí)現(xiàn)包裹的運(yùn)輸，具體步驟如下：

步驟一、建立如圖3所示的包裹轉(zhuǎn)接點(diǎn)：

對(duì)于整個(gè)市區(qū)來(lái)說(shuō)，道路網(wǎng)錯(cuò)綜復(fù)雜，但考慮到城市車輛運(yùn)輸路線的單一性和有限性，需要對(duì)每個(gè)區(qū)域設(shè)置站點(diǎn)才能覆蓋整個(gè)車輛道路網(wǎng)。同時(shí)為了方便用戶進(jìn)行包裹投遞，需要在整個(gè)市區(qū)內(nèi)設(shè)計(jì)包裹轉(zhuǎn)接點(diǎn)，用于車輛包裹的投放和中轉(zhuǎn)。對(duì)于包裹轉(zhuǎn)接點(diǎn)的設(shè)置可以采用多種策略，如根據(jù)用戶集中度、車輛集中度等，本實(shí)施例通過(guò)對(duì)參與包裹投遞車輛的歷史軌跡進(jìn)行聚類，找出車輛軌跡集中區(qū)域并設(shè)立站點(diǎn)，這樣可以有效地減少包裹在站點(diǎn)的等待時(shí)間。優(yōu)選的，對(duì)車輛的歷史軌跡聚類采用dbscan算法；當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員不限于此法，亦可使用其它聚類方法，如kmeans、agnes、diana。

如圖3所示為對(duì)示例城市采用dbscan算法建立的包裹轉(zhuǎn)接點(diǎn)，圖中灰色小方塊表示轉(zhuǎn)接點(diǎn)。

對(duì)于城市包裹的運(yùn)輸，每個(gè)包裹從起始點(diǎn)到目的地的運(yùn)輸路徑并不唯一，但對(duì)于每個(gè)運(yùn)輸車輛來(lái)說(shuō)他們的運(yùn)行軌跡是單一的，為了能夠?qū)Π谶\(yùn)輸過(guò)程中進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，以免發(fā)生包裹丟失，需要對(duì)包裹的運(yùn)輸路徑進(jìn)行規(guī)劃。

步驟二、規(guī)劃包裹運(yùn)輸路徑；

通過(guò)上一步站點(diǎn)的建立，接下來(lái)需要為包裹規(guī)劃運(yùn)輸路線。這里通過(guò)采用dijkstra算法找出最佳的包裹運(yùn)輸路徑作為包裹的傳輸路徑。如圖3中的運(yùn)輸路徑。

步驟三、最大化平臺(tái)(即包裹轉(zhuǎn)接點(diǎn))收益

通過(guò)前面路徑的規(guī)劃，下面就是如何尋找最佳的發(fā)布值r，可以讓平臺(tái)獲得的收益最大化。本發(fā)明通過(guò)stackelberg理論去預(yù)測(cè)用戶的最佳運(yùn)輸距離，從而尋找最優(yōu)的r可以讓平臺(tái)收益最大。

在文中，li表示用戶車輛i派送包裹的運(yùn)輸距離。當(dāng)li＝0時(shí)，表示車輛用戶i沒(méi)有參與包裹的運(yùn)輸。這里參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v的單位費(fèi)用ki＞0。表示在平臺(tái)模型中，平臺(tái)假定車輛用戶獲得收益值。

對(duì)于平臺(tái)來(lái)說(shuō)，預(yù)知每個(gè)車輛用戶的收益公式：

對(duì)車輛用戶的收益公式進(jìn)行整理可以求出最佳的運(yùn)輸距離。這里存在一個(gè)納什均衡。而且對(duì)待每一個(gè)用戶的運(yùn)輸距離都滿足公式(3.2)，即

根據(jù)納什均衡原理，這里我們對(duì)車輛的運(yùn)輸距離進(jìn)行化簡(jiǎn)可得公式(3.3)

根據(jù)現(xiàn)實(shí)生活，我們對(duì)發(fā)貨人的計(jì)費(fèi)公式可設(shè)計(jì)為

其中，sp表示發(fā)貨人發(fā)送包裹p需要支付給平臺(tái)的費(fèi)用，γ表示系統(tǒng)的影響因子，v^*表示在包裹運(yùn)輸過(guò)程中參與運(yùn)輸包裹p的車輛個(gè)數(shù)，函數(shù)log(1+li)反映了車輛用戶運(yùn)輸包裹距離的增長(zhǎng)速率大于發(fā)貨人費(fèi)用的增長(zhǎng)速率。

當(dāng)站點(diǎn)發(fā)布這些包裹后，這個(gè)站點(diǎn)可以獲得的收益為

這里表示站點(diǎn)根據(jù)站點(diǎn)包裹的個(gè)數(shù)以及每個(gè)包裹的運(yùn)輸距離而評(píng)估自己可以獲得收益。

這里對(duì)公式(2.3)和(2.5)整理可得

這兒

對(duì)函數(shù)進(jìn)行二次求導(dǎo)可得

由公式(3.7)可以得到所以平臺(tái)的收益函數(shù)在區(qū)間r∈(0,∞)是一個(gè)嚴(yán)格的凸函數(shù)，即一定存在一個(gè)回報(bào)值r使得平臺(tái)可以獲得最大值。當(dāng)回報(bào)值r＝0時(shí)，代入公式(3.6)中，可得平臺(tái)的收益也是0；當(dāng)r趨于∞時(shí)，代入公式可得平臺(tái)的收益趨于-∞。

因此我們可以得到關(guān)于發(fā)布值r的等式(3.8)

這里

這里由于本實(shí)施例基于出租車模型，因此每個(gè)車輛花費(fèi)的費(fèi)用相同，即ki＝kj。最后整理可得發(fā)布值r的計(jì)算公式

步驟四參與車輛費(fèi)用支付

通過(guò)前面步驟可以找到最佳的轉(zhuǎn)接點(diǎn)包裹發(fā)布值，當(dāng)平臺(tái)發(fā)布回報(bào)值r和包裹的運(yùn)輸路徑l時(shí)，用戶i會(huì)根據(jù)自己的實(shí)際運(yùn)輸軌跡進(jìn)行投標(biāo)θip＝(lip,bip)，下面的步驟是如何計(jì)算支付參與競(jìng)標(biāo)車輛的費(fèi)用。本文中定義一個(gè)變量ηp，用來(lái)表示隨著運(yùn)輸距離的增長(zhǎng)，價(jià)格的增長(zhǎng)速率。v'表示參與競(jìng)標(biāo)的車輛集合。因此，

在公式(4.1)中，當(dāng)競(jìng)標(biāo)成功用戶的運(yùn)輸距離等于這些競(jìng)標(biāo)車輛用戶的運(yùn)輸距離最小值時(shí)，則ηp＝1。

對(duì)于每個(gè)參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v用戶i可以從平臺(tái)獲得收益公式為

從公式(4.2)中可以看出，當(dāng)ηp一定時(shí)，對(duì)于每個(gè)參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v，他們的運(yùn)輸單位費(fèi)用僅與他們的運(yùn)輸距離有關(guān)，只有最大化運(yùn)輸包裹的運(yùn)輸距離，車輛才能最大化自身的收益。

步驟五、運(yùn)輸車輛的選擇；

通過(guò)前面對(duì)用戶i支付費(fèi)用的計(jì)算，因此用戶i的真實(shí)收益公式為

這里表示參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v用戶i可以獲得凈利潤(rùn)，表示車輛i在完成包裹運(yùn)輸后所花費(fèi)的費(fèi)用。對(duì)于其他沒(méi)有參與運(yùn)輸?shù)能囕v，最后所得的收益為0。

如果某站點(diǎn)讓車輛用戶i去完成包裹p的運(yùn)輸，則對(duì)于該站點(diǎn)可以從包裹p中獲得的最終收益公式為

在公式(5.2)中，g(θip)表示車輛用戶i在完成包裹p的運(yùn)輸后，能給該站點(diǎn)(即平臺(tái))帶來(lái)的真實(shí)價(jià)值。其中，γ表示系統(tǒng)參數(shù)，其值為2ln10；表示站點(diǎn)在完成包裹p的運(yùn)輸后可以獲得的凈利潤(rùn)。通過(guò)公式選擇能給站點(diǎn)帶來(lái)最大收益的車輛來(lái)運(yùn)輸包裹。

評(píng)估

為了更能有效的評(píng)估本文所述的方法，這里首先對(duì)模型進(jìn)行理論證明。其次通過(guò)本發(fā)明選用的方法與其他方法進(jìn)行比對(duì)以說(shuō)明本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。

模型評(píng)估

為了更能有效的評(píng)估本文所述的方法，下面就模型進(jìn)行理論證明。

定理1如果車輛用戶i贏得包裹p的競(jìng)標(biāo)θip＝(lip,bip)且那么競(jìng)標(biāo)為的用戶一定也贏得了競(jìng)標(biāo)。

證明：由公式(3.4)可知，當(dāng)運(yùn)輸距離相同時(shí)，對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生的價(jià)值是等同的，所以因此，根據(jù)貪婪算法的原理，平臺(tái)為了獲得更多的收益一定會(huì)選擇的用戶去運(yùn)輸包裹。

定理2贏得競(jìng)標(biāo)θip＝(lip,bip)的車輛用戶i的費(fèi)用一定小于一個(gè)閾值，如果超出這個(gè)閾值，則不可能贏得競(jìng)標(biāo)。

證明：根據(jù)公式(4.2)對(duì)所有競(jìng)標(biāo)的用戶費(fèi)用進(jìn)行計(jì)算，最后需要支付的費(fèi)用為接下來(lái)證明對(duì)于所有的用戶車輛i的期望收益為b(i,p)*l(i,p)，如果用戶車輛i的費(fèi)用bip*lip＞fi，車輛用戶不愿意運(yùn)輸包裹p，則會(huì)被其他用戶替代。假定進(jìn)行m次循環(huán)后，才選擇出運(yùn)輸?shù)能囕v用戶，則一定滿足公式。

通過(guò)以上的理論證明，整個(gè)模型一定滿足真實(shí)性。

定理3所有參與運(yùn)輸?shù)能囕v用戶一定滿足這里表示用戶i整個(gè)運(yùn)輸過(guò)程中的費(fèi)用。

證明：通過(guò)公式(4.2)可以得知，對(duì)于參與某個(gè)站點(diǎn)運(yùn)輸?shù)能囕v的收益因此這里bi'表示用戶可以從平臺(tái)真實(shí)得到的單位運(yùn)輸費(fèi)用。對(duì)于每一個(gè)參與運(yùn)輸?shù)能囕v，他們?yōu)榱丝梢垣@得一定的收益，他們的單位投標(biāo)價(jià)格一定滿足最后，可以得出公式(6.2)

通過(guò)以上的證明整個(gè)模型滿足個(gè)人合理性。

定理4在運(yùn)輸包裹的過(guò)程中，平臺(tái)獲得的收益

證明：根據(jù)真實(shí)性的證明，直到循環(huán)了m次后，平臺(tái)才選擇運(yùn)輸包裹的車輛。則可以得到

由公式(4.3)可以得到，對(duì)于每一個(gè)參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v因此，可以得到公式(4.4)

通過(guò)以上證明可以得到，該模型滿足激勵(lì)機(jī)制的可行性。

假定存在n個(gè)車輛用戶愿意運(yùn)送包裹，從這n個(gè)車輛用戶中選擇合適的車輛用戶m所花費(fèi)的時(shí)間復(fù)雜度為o(n)，從這m個(gè)車輛中為站點(diǎn)p個(gè)包裹進(jìn)行投標(biāo)需要的時(shí)間復(fù)雜度為o(mp)。因此，在整個(gè)算法運(yùn)行的過(guò)程中，所需的算法復(fù)雜度為o(nmp)。整個(gè)系統(tǒng)可以在有效的時(shí)間內(nèi)求出最佳的包裹運(yùn)輸車輛。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估

如圖4所示，圖中橫坐標(biāo)表示參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v個(gè)數(shù)(numberofdeliveringvehicles)，縱坐標(biāo)表示所有包裹的運(yùn)輸距離總和(overalldeliverydistance)。從圖中可以看出，當(dāng)平臺(tái)發(fā)布某個(gè)站點(diǎn)所有包裹的回報(bào)值r后，隨著參與車輛個(gè)數(shù)的增加，所有包裹的運(yùn)輸距離的總和也在增加。伴隨著車輛個(gè)數(shù)的增多，所有包裹的運(yùn)輸距離和的增加速率逐漸變小。這是因?yàn)榛貓?bào)值r一定，每個(gè)參與包裹運(yùn)輸車輛的自身單位費(fèi)用一定，隨著包裹運(yùn)輸距離的增加，運(yùn)輸車輛總的費(fèi)用也在逐漸增加，而車輛用戶由于受自身車輛費(fèi)用的限制不會(huì)一直減小，若一直減小這導(dǎo)致車輛用戶的自身收益逐漸降低并不斷地趨近0。對(duì)車輛用戶來(lái)說(shuō)是得不償失的。所以會(huì)導(dǎo)致運(yùn)輸距離的增長(zhǎng)速率越來(lái)越小。

圖5中橫坐標(biāo)表示回報(bào)值r(rewardr)，縱坐標(biāo)表示平臺(tái)獲得收益(platformutility)。該圖反映了平臺(tái)發(fā)布某站點(diǎn)的回報(bào)值r與平臺(tái)獲得的收益之間的關(guān)系。從圖中分析得出，當(dāng)平臺(tái)發(fā)布價(jià)格r＝5時(shí)，此時(shí)平臺(tái)可以獲得收益最大；當(dāng)平臺(tái)發(fā)布的回報(bào)值r<5時(shí)，平臺(tái)獲得收益逐漸增加，這是因?yàn)楫?dāng)r比較小時(shí)，會(huì)限制參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v個(gè)數(shù)，增加了包裹的運(yùn)輸成本，但隨著r的逐漸增大，車輛用戶逐漸增多，運(yùn)輸成本也逐漸減少；當(dāng)發(fā)布的回報(bào)值r>5時(shí)，隨著回報(bào)值r的增加，平臺(tái)收益逐漸減少，因?yàn)榘l(fā)貨人的費(fèi)用在一定的波動(dòng)區(qū)間，當(dāng)r達(dá)到某個(gè)值后，隨著r值的增加，但發(fā)貨人的運(yùn)輸費(fèi)用幾乎不變，這導(dǎo)致回報(bào)值r過(guò)大，平臺(tái)的收益為負(fù)值。

圖6橫坐標(biāo)表示參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v個(gè)數(shù)(numberofdeliveringvehicles)，縱坐標(biāo)表示發(fā)貨人的費(fèi)用(sendercost)。從圖中的關(guān)系可以看出發(fā)貨人的費(fèi)用與參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v個(gè)數(shù)有關(guān)。當(dāng)參與車輛個(gè)數(shù)為1時(shí)，則表示包裹可以直接運(yùn)送到目的地，此時(shí)的費(fèi)用最少。隨著車輛個(gè)數(shù)的增加，運(yùn)輸費(fèi)用也隨著增加。然而由于受到站點(diǎn)個(gè)數(shù)的影響，參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v個(gè)數(shù)有限，所以總的運(yùn)輸費(fèi)用存在一個(gè)最大值。同時(shí)從圖中可以看出隨著參與包裹運(yùn)輸車輛個(gè)數(shù)的增加，發(fā)貨人的發(fā)貨費(fèi)用的增長(zhǎng)速率逐漸減少。由于在實(shí)際包裹運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程中，包裹規(guī)劃的運(yùn)輸路徑經(jīng)歷的站點(diǎn)有限，所以參與包裹運(yùn)輸?shù)能囕v用戶也有限，當(dāng)參與包裹的車輛用戶達(dá)到這個(gè)值時(shí)，包裹的運(yùn)輸費(fèi)用將不會(huì)再增加。

圖7橫坐標(biāo)表示包裹的運(yùn)輸距離(deliverydistance)，縱坐標(biāo)表示發(fā)貨人的費(fèi)用(sendercost)。發(fā)貨人發(fā)送包裹的距離決定著發(fā)貨人的發(fā)貨費(fèi)用，從圖中可以看出隨著包裹的運(yùn)輸距離增加，發(fā)貨人總的運(yùn)輸費(fèi)用也會(huì)隨之增加。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，為了刺激更多的發(fā)貨人通過(guò)平臺(tái)發(fā)送包裹，平臺(tái)針對(duì)包裹的運(yùn)輸距離的遠(yuǎn)近設(shè)置包裹的運(yùn)輸費(fèi)用。當(dāng)發(fā)貨人發(fā)送的距離越短，則收取的快遞費(fèi)用就相對(duì)越少，但平均單位距離的運(yùn)輸費(fèi)用則相對(duì)最多；當(dāng)發(fā)貨人發(fā)送包裹的運(yùn)輸距離相對(duì)越遠(yuǎn)，所承擔(dān)的運(yùn)輸費(fèi)用相對(duì)增多，但平均單位距離的運(yùn)輸費(fèi)用則相對(duì)最少。所以發(fā)貨人的費(fèi)用增長(zhǎng)速率伴隨著距離增加逐漸變小，這也是目前所有物流運(yùn)輸?shù)膬r(jià)格規(guī)則。

圖8中，橫坐標(biāo)表示城市所有參與競(jìng)標(biāo)的運(yùn)輸車輛數(shù)(numberofparticipatoryvehicles)，縱坐標(biāo)表示平臺(tái)的收益(platformutility)。從圖中可以發(fā)現(xiàn)隨著整個(gè)市區(qū)運(yùn)行車輛個(gè)數(shù)的增加，平臺(tái)的收益也逐漸增加。不過(guò)相對(duì)于fifo算法，本論文設(shè)置的激勵(lì)機(jī)制讓平臺(tái)獲得的收益更多。通過(guò)fifo算法選擇車輛，參與投標(biāo)的車輛之間都是相對(duì)獨(dú)立的，沒(méi)有內(nèi)在聯(lián)系，其他參與車輛的投標(biāo)價(jià)格不會(huì)對(duì)就近車輛的投標(biāo)價(jià)格產(chǎn)生影響，所以隨著車輛個(gè)數(shù)的增加，當(dāng)車輛個(gè)數(shù)達(dá)到某值后，平臺(tái)收益將不會(huì)發(fā)生變化，這樣不利于競(jìng)爭(zhēng)。

在圖9中，橫坐標(biāo)表示城市所有參與競(jìng)標(biāo)的運(yùn)輸車輛數(shù)(numberofparticipatoryvehicles)，縱坐標(biāo)表示發(fā)貨人的費(fèi)用(sendercost)。從圖中可以分析得到，本文設(shè)置的激勵(lì)機(jī)制算法隨著車輛個(gè)數(shù)的增加，發(fā)貨人的運(yùn)輸費(fèi)用逐漸減少。而fifo算法，當(dāng)車輛個(gè)數(shù)小于2000輛車時(shí)，隨著車輛個(gè)數(shù)的增加，發(fā)貨人的費(fèi)用逐漸增加；當(dāng)車輛個(gè)數(shù)超過(guò)2000后，發(fā)貨人的費(fèi)用才逐漸減低。在整個(gè)過(guò)程中，采用本文設(shè)計(jì)的激勵(lì)機(jī)制算法，用戶的運(yùn)輸費(fèi)用都要小于fifo算法中發(fā)貨人的運(yùn)輸費(fèi)用。

通過(guò)以上的對(duì)比說(shuō)明，采用本發(fā)明提出的激勵(lì)機(jī)制算法不僅可以有效地降低發(fā)貨人的費(fèi)用，而且也可以使平臺(tái)獲得收益達(dá)到最大化。因此采用本發(fā)明提出的激勵(lì)機(jī)制算法，刺激更多的車輛用戶參與包裹的運(yùn)輸。這不僅有效地解決了城市車輛多而導(dǎo)致的資源浪費(fèi)的問(wèn)題，而且也解決了目前我國(guó)同城快遞面臨的困境。

圖10中橫坐標(biāo)表示參與競(jìng)標(biāo)的車輛個(gè)數(shù)(numberofparticipatoryvehicles)，縱坐標(biāo)表示包裹運(yùn)輸成功率(sucessrate)。從圖中可以觀察到，當(dāng)車輛個(gè)數(shù)為1000輛時(shí)，由于車輛分布稀疏而不能覆蓋整個(gè)科隆市，導(dǎo)致運(yùn)輸過(guò)程中，不能及時(shí)為包裹拍賣到運(yùn)輸車輛，從而容易使包裹運(yùn)輸失敗，包裹的運(yùn)輸成功率比較低。隨著整個(gè)城市運(yùn)輸車輛個(gè)數(shù)的增加，城市車輛覆蓋率越來(lái)越高，包裹的成功率也隨之增加。當(dāng)整個(gè)城市運(yùn)輸車輛達(dá)到7000輛時(shí)，包裹的成功率已經(jīng)接近90％。在現(xiàn)實(shí)的生活中，城市運(yùn)行車輛個(gè)數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)7000輛，所以包裹的成功率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于90％。

綜上所述，在發(fā)明所提出的采用眾包原理，利用城市車輛多跳地實(shí)現(xiàn)包裹傳遞，不僅提高了包裹的運(yùn)輸效率，同時(shí)也減少了發(fā)貨人的運(yùn)輸成本，包裹的成功率也非常高。