动态车辆调度与定价：网约车平台的收益与公平性

网约车平台面临的一个主要挑战是同时保证利润与公平性，尤其是在司机与乘客激励不一致的情况下。我们关注调度-定价问题，以在使司机和乘客都满意的同时最大化总收益。我们研究了该问题的计算复杂性，提供了一种具有收益与公平性保证的新型两阶段定价方案，将其推广到随机环境，并开发了一种动态（即边做边学）算法，该算法在调度过程中主动收集数据以学习需求分布。我们还进行了大量实验以证明我们算法的有效性。