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Peer-to-Peer-Beförderungsplattformen vermitteln dynamisch Anfragen (z. B. für eine Fahrt oder eine Lieferung) an unabhängige Anbieter, die weder bei der Plattform angestellt sind noch von ihr kontrolliert werden. Daher kann die Plattform nicht sicher sein, dass ein Anbieter eine angebotene Anfrage annehmen wird. Um diese Unsicherheit bei der Auswahl zu verringern, kann eine Plattform jedem Anbieter ein Menü von Anfragen zur Auswahl anbieten. Solche Menüs müssen jedoch sorgfältig erstellt werden, da es einen Kompromiss zwischen der Auswahlwahrscheinlichkeit und der doppelten Auswahl gibt. Zusätzlich zu einem komplexen Entscheidungsraum sind die Auswahlentscheidungen der Anbieter umfangreich und haben systematische Auswirkungen auf die Einnahmen der Plattform, die Erfahrungen anderer Anbieter (in Form von Doppelauswahlen) und die Wartezeiten für Anfragen. Wir stellen daher eine stochastische Optimierung vor. Ausführliche Berechnungsergebnisse, die die Region Chicago als Fallstudie verwenden, zeigen, dass unsere Methode eine Reihe von Benchmark-Maßnahmen übertrifft. Unsere Methode führt zu ausgewogeneren Zuteilungen, indem sie einige einfache Gewinne zugunsten einer besseren Systemleistung im Laufe der Zeit und für alle beteiligten Akteure opfert, einschließlich höherer Einnahmen für die Plattform und geringerer Wartezeiten für Anbieter und Anfragen.