共享经济驱动下的出行行业商业模式研究——基于Mobike、Uber案例分析

随着“互联网+交通”的迅速发展,从Uber到Mobike,共享经济的发展模式已经为人们的出行带来极大便利,并渗透到更广泛的行业,使得闲置和过剩资源得到有效利用和合理再分配。对共享经济迅猛发展的成因进行了分析,创新性地选取出行行业Mobike和Uber这两个极具代表性的共享经济案例,分析其商业模式,并总结出共享经济下出行行业的一般商业模式。     

基于深度强化学习的动态共享单车重置问题研究

共享单车在为城市出行带来便利的同时,也面临着资源分布不平衡问题。针对单车分布动态变化环境下的共享单车重置问题,提出基于强化学习的实时调度策略结构。构建了面向强化学习的共享单车重置问题模型,利用深度确定性策略梯度算法(DDPG)进行求解,以获得实时调度策略。基于实际单车分布数据,构建了调度过程中的环境交互模拟器。最后,利用强化学习在模拟器中进行大规模数据实验,结果表明算法得到的调度策略能提高系统表现,并且效果好于已有方法。