链上镖师 / Chain Biaoshi
TRB|按需外卖配送平台：商家骑手顾客三边网络均衡
把顾客、骑手和商家放进同一张空间网络，评估平台匹配、路径和定价策略的系统影响
这篇 TRB 论文把即时餐饮配送中的顾客需求、骑手供给和商家上线决策放进三方网络均衡，用批量匹配和捆绑配送调度解释平台策略如何改变等待时间、利润、需求和劳动供给。
- 01：研究对象是即时餐饮配送平台，核心矛盾来自空间异质性、骑手跨区取餐、订单捆绑配送和商家动态上线。
- 02：模型采用 Stackelberg 领导者-跟随者结构：平台决定批量匹配和配送调度，顾客、骑手、商家基于效用选择进入或移动。
- 03：数值实验基于 Grubhub 公开数据，比较随机捆绑、配送成本最小化和等待时间最小化三种调度策略。
研究背景
即时餐饮配送近年快速扩张，论文引用的市场预测显示，在线食品配送市场从 2023 到 2024 年的复合增长率为 11.5%。平台带来用餐便利、骑手灵活就业和餐厅新增收入，也带来城市网络中的复杂协调问题。
这类服务的难点来自三类参与者同时响应平台状态：顾客关心匹配和配送等待，骑手会选择等待点并决定是否进入市场，商家会根据市场条件决定是否在线。订单捆绑让一名骑手一次服务多个订单，空间流量关系随之变得更强。
论文的主线是把平台的批量匹配、捆绑配送路径选择和三方参与者行为合并到一个稳态网络模型中，用同一套框架评估运营目标与市场结果。
平台通过批量匹配和捆绑配送影响三方均衡变量，来源：Fig. 1
核心问题
论文关注的问题是：当平台可以控制骑手与订单束的批量匹配，并为多订单配送分配路径时，顾客需求、骑手等待与商家在线数量会形成怎样的稳态均衡，三种调度目标又会如何改变系统表现。
01顾客侧：商家吸引力、配送费、匹配等待和配送时间共同影响下单选择。
02骑手侧：预期收入、服务时间、前往等待点的时间和匹配等待影响空闲骑手流动。
03商家侧：订单收益、平台佣金和市场条件影响是否在线参与配送市场。
平台在模型中是领导者，目标通过两类操作实现：先在批量池中把空闲骑手和目标商家位置的订单束匹配，再把匹配后的订单分配到捆绑配送路径。三方参与者作为跟随者，用离散选择模型刻画响应。
三方食品配送流量守恒与供需均衡关系，来源：Fig. 3
方法框架
模型把平台决策写成 stationary matching and dispatching 问题。均衡变量包括等待匹配的订单束数量、等待骑手数量和愿意在线的商家数量；决策变量包括批量匹配流和配送路径流。由于均衡条件嵌入优化，问题属于带均衡约束的数学规划。
1建立顾客、骑手、商家的效用函数，并用 logit 型选择描述参与和空间移动。
2用流量守恒连接订单需求、配送路径、骑手空驶和商家上线状态。
3分别定义随机捆绑 RBS、配送成本最小化 DCS、等待时间最小化 WTS 三种调度策略。
4用坐标下降思路交替求解配送调度子问题和批量匹配均衡子问题。
SMD 问题的分解式求解流程，来源：Fig. 4
算法将原问题分解为两个相互喂入的子问题：给定匹配和均衡状态时求配送路径流，给定新的路径流时更新匹配流和均衡变量。论文报告大规模网络实验中约束违反平方和平均在 1×10^-4 量级。
案例或实验设置
数值实验使用 Grubhub 公开数据，数据包含订单和骑手工作排班等信息。作者先用 K-Means 根据地理坐标和周边餐厅数量划分区域，再连接相邻区域形成服务网络，用真实订单空间分布替代经典合成交通网络。
Grubhub 数据的区域网络划分，来源：Fig. 5
时间价值
20 $/hr
行驶速度
15 km/hr
数值实验主要参数设置，来源：Table 1
实验参数还包括服务时间 0.1 hr、批量匹配间隔 0.001 hr、固定工资 1 美元、距离工资 3 $/km、平均订单价格 25 美元、配送费 5 $/km 和佣金比例 0.2。这些口径支撑后续等待时间、利润和收入比较。
结果分析
结果部分先比较三种策略对骑手状态的影响。随机捆绑作为基准，配送成本最小化和等待时间最小化会改变骑手在等待、取餐、配送和空驶状态之间的分配，说明路径目标会反馈到供给稳定性。
三种配送策略下的骑手状态分配，来源：Fig. 6
不同供给条件下三种策略的等待时间比较，来源：Table 2
等待时间被拆成积单、匹配、取餐和配送环节后，策略差异可以追溯到具体服务阶段。供给充足与供给不足场景分别展示后，模型能识别问题来自匹配池、取餐调度、配送路径或订单积累。
不同策略下的配送路径流覆盖，来源：Fig. 8
管理启示
管理层面的价值在于把平台目标转化为可观测的空间流量结果。成本最小化倾向于把订单、匹配和空驶流集中到更省成本的路径组合，等待时间最小化更强调快速服务与更小的服务延迟，两类目标会形成不同的路径结构。
DCS 策略下的空间流量分布，来源：Fig. 10
WTS 策略下的空间流量分布，来源：Fig. 11
三种配送策略的经营指标比较，来源：Table 3
论文进一步用敏感性分析考察捆绑容量、车队规模、佣金、工资和配送费。结论指向同一件事：平台调度、定价和激励会共同改变三方参与强度，政策评估需要同时看等待时间、利润、需求、商家数和骑手收入。
捆绑容量和总骑手规模对系统指标的影响，来源：Fig. 12
佣金、工资和配送费对系统指标的影响，来源：Fig. 13
论文：A three-sided network equilibrium model for on-demand food delivery services
作者：Kaihang Zhang，Jintao Ke，Xiaolei Wang
期刊：Transportation Research Part B
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