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摘要：在复杂的国内与国际经济环境及我国庞大的人口规模下外卖骑手间的竞争变得异常激烈。这给予了平台更多的订单配送提成单价压缩空间。本文通过确定出影响骑手的配送时长的主要因素为背景展开，通过应用多元线性回归、遗传算法、博弈论等数学方法以及使用 MATLAB、SPSS、Excel 等软件求解。给出了不同环境下骑手的奖励策略、配送时长以及配送金额。保证骑手的最高满意条件下，制定出一个考虑多种因素在内的静态和动态订单配送提成定价与奖惩策略。结合现阶段影响骑手送单的几种主要因素，我们可以确定出订单提成定价以及奖惩策略的一个依据;在保证骑手都能认真完成自己的工作任务、不显著增加订单总体配送费用与总体配送效率的基础之上我们可以通过逐步回归法确定出骑手的配送费用。
关键词：层次分析法多元线性回归博弈论奖励机制遗传算法
一、研究背景概述
外卖业务已经成为了大城市上班族每日生活中不可或缺的一部分。根据美团2020年6月发布的《2019中国即时配送行业发展报告》中显示，2019年我国即食配送业务订单规模达到182.8亿单，比2018年增长了37%，即时配送行业用户达到4.21亿人，比2018年增加了17.6%。面对巨大的订单量及用户群体，外卖骑手的数量也呈现一种直线上升的趋势。2019年通过美团骑手总数达到399万人，同比增长了23.3%。根据第三方平台数据显示，2020年外卖骑手的数量突破438万。
在复杂的国内与国际经济环境及我国庞大的人口规模下外卖骑手间的竞争变得异常激烈。这给予了平台更多的订单配送提成单价压缩空间。其中常以拼命压缩配送时间和延长上班时间来换取较高收入的骑手为参照，以骑手配送效率低下为理由逐步压缩外卖骑手的订单配送提成。
根据北大博士后陈龙的田野调查结果显示，骑手在送外卖的过程中，平台会通过智能手机、商家的无线网络等，不断地更新收集外卖骑手到达商家的时间、停留的时长，消费者住址楼层等数据。在此基础之上通过智能算法和数据分析不断压缩骑手的配送时间。而骑手为了节约时间尽快完成配送任务，出现了逆行、闯红灯等违反交通规则的现象。在平台的数据分析驱动下，外卖骑手正在向更快更廉价的趋势发展，这让他们逐渐远离了全面建成小康社会的目标。
二、外卖骑手接单因素分析
通过上网搜集资料后，发现影响外卖骑手配送时长印象因素很多。外卖市场的引进极大的使得人们日常生活的衣食更加便利，现为了能够提高骑手的积极性，先建立奖罚措施对骑手的运输进行制约。现以五个因素骑手接单量，道路交通，配送距离，天气情况。
在不显著增加订单以及对静态和动态的订单中的总体配送费与总体配送效率的基础，为使骑手总体的满意度较高，即可获得的佣金相对较多。现考虑四个因素配送单数，配送费用，配送距离与配送时间来确定骑手的满意度。利用主成分分析的方式将四者有机结合，分析奖赏力度与配送中的影响使得骑手能在其中得到最大盈利。
三、外卖平台与骑手之间的演化博弈模型
在多主体参与的外卖市场下，过去的单一外卖模式被打破，新型外卖市场赋予了骑手更多自由选择外卖平台的权利.为了描述骑手对外卖平台的选择过程。而现阶段外卖行业主要矛盾还是外卖平台与骑手之间的矛盾。本文采用演化博弈刻画骑手获得薪资的策略行为.同一般的演化博弈类似，本文将所有骑手看作一个种群.所有骑手的策略行为是相同的，即当某个骑手收到平台宣布的配送价后，选择其中一个平台进行就业，再通过观察和模仿其他骑手的策略来调整自己的行为。
四、模型演化结果
不同平台下骑手对应的选择性：
综上，通过博弈论相关知识，结合上图我们可以看到平台收益与骑手的收益以及顾客的订单数是有很大关系的，正在保证共赢的前提条件下只有减小外卖平台的部分收入才能保证三方的利益最大化。
参考文献
[1]彭亚楠.外卖商家选择的影响因素分析[J].中国市场，2021（14）：126-128.
[2]马睿阳.O2O餐饮外卖平台用户持续购买意愿研究[D].西安理工大学，2020.
[3]吴琪.派单外卖配送路径优化研究[D].暨南大学，2020.
[4]林英霞.基于改进BP神经网络的外卖订单预测研究[D].大连海事大学，2020.
[5]刘佳晨.基于GBDT算法的区域外賣订单需求预测[D].大连海事大学，2020
关键词：层次分析法多元线性回归博弈论奖励机制遗传算法
一、研究背景概述
外卖业务已经成为了大城市上班族每日生活中不可或缺的一部分。根据美团2020年6月发布的《2019中国即时配送行业发展报告》中显示，2019年我国即食配送业务订单规模达到182.8亿单，比2018年增长了37%，即时配送行业用户达到4.21亿人，比2018年增加了17.6%。面对巨大的订单量及用户群体，外卖骑手的数量也呈现一种直线上升的趋势。2019年通过美团骑手总数达到399万人，同比增长了23.3%。根据第三方平台数据显示，2020年外卖骑手的数量突破438万。
在复杂的国内与国际经济环境及我国庞大的人口规模下外卖骑手间的竞争变得异常激烈。这给予了平台更多的订单配送提成单价压缩空间。其中常以拼命压缩配送时间和延长上班时间来换取较高收入的骑手为参照，以骑手配送效率低下为理由逐步压缩外卖骑手的订单配送提成。
根据北大博士后陈龙的田野调查结果显示，骑手在送外卖的过程中，平台会通过智能手机、商家的无线网络等，不断地更新收集外卖骑手到达商家的时间、停留的时长，消费者住址楼层等数据。在此基础之上通过智能算法和数据分析不断压缩骑手的配送时间。而骑手为了节约时间尽快完成配送任务，出现了逆行、闯红灯等违反交通规则的现象。在平台的数据分析驱动下，外卖骑手正在向更快更廉价的趋势发展，这让他们逐渐远离了全面建成小康社会的目标。
二、外卖骑手接单因素分析
通过上网搜集资料后，发现影响外卖骑手配送时长印象因素很多。外卖市场的引进极大的使得人们日常生活的衣食更加便利，现为了能够提高骑手的积极性，先建立奖罚措施对骑手的运输进行制约。现以五个因素骑手接单量，道路交通，配送距离，天气情况。
在不显著增加订单以及对静态和动态的订单中的总体配送费与总体配送效率的基础，为使骑手总体的满意度较高，即可获得的佣金相对较多。现考虑四个因素配送单数，配送费用，配送距离与配送时间来确定骑手的满意度。利用主成分分析的方式将四者有机结合，分析奖赏力度与配送中的影响使得骑手能在其中得到最大盈利。
三、外卖平台与骑手之间的演化博弈模型
在多主体参与的外卖市场下，过去的单一外卖模式被打破，新型外卖市场赋予了骑手更多自由选择外卖平台的权利.为了描述骑手对外卖平台的选择过程。而现阶段外卖行业主要矛盾还是外卖平台与骑手之间的矛盾。本文采用演化博弈刻画骑手获得薪资的策略行为.同一般的演化博弈类似，本文将所有骑手看作一个种群.所有骑手的策略行为是相同的，即当某个骑手收到平台宣布的配送价后，选择其中一个平台进行就业，再通过观察和模仿其他骑手的策略来调整自己的行为。
四、模型演化结果
不同平台下骑手对应的选择性：
综上，通过博弈论相关知识，结合上图我们可以看到平台收益与骑手的收益以及顾客的订单数是有很大关系的，正在保证共赢的前提条件下只有减小外卖平台的部分收入才能保证三方的利益最大化。
参考文献
[1]彭亚楠.外卖商家选择的影响因素分析[J].中国市场，2021（14）：126-128.
[2]马睿阳.O2O餐饮外卖平台用户持续购买意愿研究[D].西安理工大学，2020.
[3]吴琪.派单外卖配送路径优化研究[D].暨南大学，2020.
[4]林英霞.基于改进BP神经网络的外卖订单预测研究[D].大连海事大学，2020.
[5]刘佳晨.基于GBDT算法的区域外賣订单需求预测[D].大连海事大学，2020