背景
现在的出行平台是滴滴出行一家独大，再加上多家聚合平台（高德、百度、美团、腾讯），一起瓜分流量的时代。
运力供应商当前单独仅靠自身品牌，已经难以引流维持公司正常运转。曹操出行、T3出行、如琪出行、哈啰出行等出行平台都是靠提供运力的方式，把品牌挂靠到高德、腾讯、百度等聚合平台，来提供出行服务。
这样的方式就造成了聚合平台非常强势，运力供应商只能适应规则来维持生存的环境。具体体现就是：
- 运力供应商提供了派单车辆，但是聚合平台要等待较长时间，来聚集多平台的派单结果，从中再决策最优结果。
- 聚合平台为了防止运力供应商一家独大，给每家运力供应商能够接单的概率相差不大，从而维持聚合平台把控流量的优势，而削弱对独家运力的强依赖。
规则的较量
在聚合平台规则的约束下，如果运力供应商完全配合这样的规则，就会导致自身运力效率严重受损。原因：
- 为聚合平台派送的车辆，聚合平台最终给单的概率不大，导致大量的车辆被无效派送。
- 聚合平台决策的时间较长，如果最终决策后又没有把订单给到运力平台，会导致车辆被无效浪费了决策时间。
运力供应商当然不会束手就擒，针对聚合平台的规则，车辆派送的规则也会对应调整：
- 车辆派送给某个聚合平台后，不再锁定。在聚合平台决策期间，对这个车辆继续进行派单，可以再派给其它聚合平台，最终等哪个聚合平台先决策给单，我再把车辆锁定给哪个聚合平台。其它后给单的聚合平台，就会由于车辆被占用，导致订单被取消。
- 当然，这里就涉及到派单策略优先级的问题，当平台有空驶车辆时，还是会优先派送空驶车辆；否则才会把一辆车同时派送给多个聚合平台。
聚合平台也不是好糊弄的。有的强势聚合平台就会要求，既然你把车辆派送给我了，我们之间的协议已经达成，最终我把订单给到你的时候，你就不能告诉我“车辆被占用”，否则我就按照被取消的订单数进行罚款。
聚合平台的约束规则一加强，运力供应商又得调整适配。
规则进一步复杂化
运力供应商针对不同聚合平台的约束规则，进一步优化车辆多举手的规则控制。
- 针对高处罚的平台，一辆车只会举手一个高处罚平台，也就是一辆车只能举手一个高处罚订单，防止多举后被罚款。
- 针对无处罚的平台，一辆车可以举手多个低处罚平台，还可以保持原来谁先给单，车辆给谁的策略。
以上规则，把高处罚和无处罚的平台，独立来看规则都很明确。但是一旦混合一起，一辆车即派了高处罚平台，又派了无处罚平台，这时就不能按照谁先给单，车辆给谁的策略了。
当一辆车同时举手给多个聚合平台时，规则就进一步复杂化：
- 先确定车辆已举手订单的价值排序。高处罚订单 > 高价值无处罚订单 > 低价值无处罚订单。
- 如果先给单的订单是最高价值的订单，则直接接单，后续再给单的订单，都进行取消。
- 如果先给单的订单不是最高价值的订单，则先倒计时等待，不直接接单，等待后续再给单订单进行比较：
- 后续给单订单价值最高，则接起后续给单订单，取消倒计时等待订单。
- 后续给单订单价值 > 倒计时等待订单，则取消倒计时等待订单，让后续订单继续倒计时等待。
- 倒计时结束时，倒计时订单没有取消，则直接接起。后续再过来的订单，则取消。
车辆举手订单数的限制
车辆不管是举手高处罚的订单，还是举手无处罚的订单，一辆车对举手的订单都应该有一个限制策略，否则会由于一辆车举手订单数过多，导致过多订单被取消，从而引起平台收益变低。
如果一个车辆已经举手多个订单，再举手订单时，就要计算边际收益，只有边际收益满足要求才能继续举手。
: 边际收益，: 车辆再举手新订单后的期望收益，:车辆已举手订单的期望收益
场景发生概率： 给单的订单算给单率，没有给单的订单算不给单率
场景净收益：
- 高处罚订单和无处罚订单都给单时： 高处罚订单流水 - 无处罚订单流水
- 高处罚订单和高处罚订单都给单时： 负无穷大（-100000000）
- 无处罚订单和无处罚订单都给单时： 无处罚高的订单流水 - 无处罚低的订单流水
示例
车辆已举手一笔高处罚订单A（给单率0.1，流水20）和无处罚订单B（给单率0.2，30），车辆再举手另一笔无处罚订单C（给单率0.3，流水10）时，那么期望边际收益为：
f(3)计算时：
一单举手时：
二单举手时：
三单举手时：
0单举手时：
f(2)计算时：
一单举手时：
二单举手时:
0单举手时： \
最终结果y = f(3) - f(2) = 1.32
