Во многих сферах бизнеса клиенты сталкиваются с принципиальным компромиссом между скоростью и качеством. Как правило, процедура только на первый взгляд кажется простой и сводится к выбору между поставщиками, различающимися по скорости и качеству обслуживания. Рестораны, медицинские учреждения, центры поддержки клиентов и облачные вычислительные платформы иллюстрируют эту ситуацию. Клиенты должны решить, принять ли более быстрое обслуживание или подождать дольше ради более высокого качества, часто имея неполную информацию о будущем времени ожидания и результатах. Поскольку время ожидания зависит от выбора других клиентов, процесс принятия решения, естественно, становится стратегическим.
Важная область, где стратегия становится особенно эффективным, включает системы с несколькими серверами, различающимися, как по скорости, так и по качеству или ценности предоставляемых услуг. Традиционно клиенты выбирают один сервер, который наилучшим образом соответствует их личному компромиссу между качеством и скоростью. Однако современные цифровые платформы позволяют клиенту запрашивать услуги у нескольких поставщиков одновременно и принимать первый ответ. Такие параллельные или избыточные запросы могут сократить время ожидания, но вносят неопределённость в отношении конечного качества обслуживания, поскольку сервер, который ответит первым, фактический неизвестен на момент запроса.
Эта практика встречается на многих реально существующих платформах. Клиенты служб такси могут запрашивать поездки сразу в нескольких категориях или от разных поставщиков услуг. Службы доставки еды могут распределять пользовательский заказ среди нескольких курьеров, выбирая исполнителем того, который прибудет первым. Задачи облачных вычислений могут одновременно отправляться в несколько вычислительных узлов различных дата-центров. В здравоохранении пациенты или страховые компании могут связываться с несколькими поставщиками услуг параллельно и выбирать первый предложенный приём, даже если качество услуг поставщика услуг вызывает сомнения. Хотя подобные непрозрачные и избыточные варианты выбора стали обычным явлением на практике, в полной мере изучено, как они влияют на равновесное поведение и общее благосостояние в системах с несколькими серверами и поведением клиентов.
При оптимальной стратегии каждый клиент решает, к какой очереди присоединиться, что определяет предполагаемое время ожидания, а также точную стоимость услуги. Теперь рассмотрим расширение этой модели, введя дополнительное возможное действие для клиентов. Клиент может решить продублировать свой запрос на обслуживание и присоединиться ко всем очередям. После завершения обслуживания одним из серверов, клиент покидает систему, и все остальные дублирующие запросы удаляются. Компромисс очевиден: выбирая гибкий подход, клиент (стохастически) сокращает ожидаемое время ожидания, теряя при этом контроль над оценкой стоимости услуги, поскольку в этом сценарии личность сервера, который в конечном итоге её обслужит, не определена. В частности, существует риск того, что гибкий клиент будет обслужен крайне непривлекательным сервером с очень низкой оценкой стоимости услуги.
Анализ равновесия показывает, что существуют два фактора, влияющих на стимулы для потребителя. Первый — это выбор сервера для тех, кто в итоге оказывается негибким, а второй — выбор гибкого варианта, при условии, что равновесие выбора сервера установлено. Это означает, что с точки зрения социального планировщика каждый уровень может регулироваться независимо от другого, а именно, негибких клиентов можно мотивировать выбирать сервер социально оптимальным способом (например, путём введения платы за вход). Аналогично, социально оптимальная доля клиентов может быть мотивирована выбрать гибкий вариант, независимо от того, контролируется ли модель присоединения негибких клиентов. Конечно, наилучшим сценарием является тот, когда регулируются оба уровня принятия решений.
Предположим, что схема обращения контролируется центральным планировщиком, но выбор между несколькими представленными вариантами делают сами клиенты. Этот сценарий может отражать систему здравоохранения, где пациенты централизованно назначаются в клинику в соответствии с некоторыми известными вероятностями, но им предлагается возможность лечения в первой доступной клинике. Вариант с гибкостью предлагает сокращение времени ожидания, но сопряжён с риском увеличения вероятности лечения в менее привлекательных клиниках.
Предположим теперь, что центральный планировщик не может контролировать выбор клиентов, не проявляющих гибкости, но может контролировать долю клиентов, которые становятся таковыми. Это можно сделать путём взимания платы или субсидирования любого из вариантов, в зависимости от того, является ли целью уменьшение или увеличение доли гибких клиентов. Это социальная оптимизация, то есть случай, когда социальный планировщик может контролировать как гибкость, так и вероятности выбора серверов. Тут возможна любая взаимосвязь между двумя оптимальными значениями.
Допустим, что системный менеджер, стремящийся к максимизации дохода, устанавливает некую цену за гибкий выбор. С точки зрения клиентов, введение цены изменяет равновесное поведение, снижая стимул к этому выбору. Заметим, что это не оказывает прямого влияния на равновесную характеристику, поскольку те, кто выбирает подключение к конкретному серверу, не подвержены прямому влиянию цены. Помимо стандартного выбора сервера, таким образом пользователям предоставляется возможность использовать непрозрачный вариант, при котором они одновременно присоединяются ко всем очередям и получают обслуживание от первого сервера, выполнившего их запрос, после чего избыточные запросы отменяются. Это дополнительное действие приводит к простому, но мощному изменению стимулов: клиенты могут сократить ожидаемую задержку, но при этом теряют контроль над ценностью услуги, которую они в конечном итоге получают.
Введение условия гибкости повышает общее общественное благосостояние, даже когда клиенты действуют эгоистично. Эта опция изменяет структуру перегрузки, смещая часть спроса от строго предпочтительных серверов и используя свободные мощности на менее предпочтительных серверах, посредством непрозрачного механизма сопоставления. Кроме того, когда вариабельности может быть назначена стоимость, то модель предлагает прозрачный способ связать плату за доступ с равновесным составом гибких и негибких клиентов, что может быть полезно при проектировании серверной платформы.
