Promoting Two-sided Fairness in Dynamic Vehicle Routing Problem

要約

動的配車経路問題 (DVRP) は、物流と輸送における基本的な問題である古典的な配車経路問題 (VRP) を拡張したものです。
通常、DVRP には 2 つの関係者が関与します。顧客にサービスを提供するサービス プロバイダーと、さまざまな場所からリクエストを提出する顧客です。
ライドシェアリングやコンプライアンス違反のキャプチャなど、実際のアプリケーションの多くは DVRP として定式化できます。
全体的な効用や効率の最適化などの本来の目的とは別に、DVRP ではすべての関係者に対する公平性も考慮する必要があります。
不公平はサービスプロバイダーや顧客にシステムの利用を断念させ、経済的および社会的に悪影響を与える可能性があります。
しかし、既存のDVRP関連アプリケーションの多くは片面からの公平性の向上に焦点を当てており、両面の公平性とユーティリティの最適化を同時に考慮した作品はほとんどありませんでした。
この目的を達成するために、我々は、実用性のみに焦点を当てた元の目的から、両側公平性を組み込んだ複数の目的に遺伝的アルゴリズムを拡張する、新しいフレームワークである両側公平性を意識した遺伝的アルゴリズム (2FairGA) を提案します。
続いて、ユーティリティ重視モデルに 2 つの公平性の定義を挿入した場合の影響と、3 つの目的の任意のペア間の相関関係が調査されます。
広範な実験により、最先端のフレームワークと比較して、私たちが提案したフレームワークの優位性が実証されました。

要約(オリジナル)

Dynamic Vehicle Routing Problem (DVRP), is an extension of the classic Vehicle Routing Problem (VRP), which is a fundamental problem in logistics and transportation. Typically, DVRPs involve two stakeholders: service providers that deliver services to customers and customers who raise requests from different locations. Many real-world applications can be formulated as DVRP such as ridesharing and non-compliance capture. Apart from original objectives like optimising total utility or efficiency, DVRP should also consider fairness for all parties. Unfairness can induce service providers and customers to give up on the systems, leading to negative financial and social impacts. However, most existing DVRP-related applications focus on improving fairness from a single side, and there have been few works considering two-sided fairness and utility optimisation concurrently. To this end, we propose a novel framework, a Two-sided Fairness-aware Genetic Algorithm (named 2FairGA), which expands the genetic algorithm from the original objective solely focusing on utility to multi-objectives that incorporate two-sided fairness. Subsequently, the impact of injecting two fairness definitions into the utility-focused model and the correlation between any pair of the three objectives are explored. Extensive experiments demonstrate the superiority of our proposed framework compared to the state-of-the-art.

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