在配送需求增长的背景下，众包骑手的动态定价管理变得至关重要。通过马尔可夫决策过程（MDP）模型，站点可以根据骑手的可用性和市场需求制定定价策略，以最大化收入和降低成本。动态定价在高峰期和偏远地区尤为复杂，需要精细规划以应对不确定性。

本文研究了在线广告中的买方定价和卖方算法对收入最大化的影响，提出了减少策略性遗憾的新算法，并探讨了拍卖机制的激励兼容性。此外，研究还优化了上下文广告竞拍和自动投标算法，以提升广告主的投资回报率。