Future Aware Pricing and Matching for Sustainable On-demand Ride Pooling

要約

オンデマンド配車プーリングの人気は、顧客 (低料金)、タクシー運転手 (高収益)、環境 (車両数が少ないため二酸化炭素排出量の削減)、および Uber のようなアグリゲーション企業 (高収益) に提供されるメリットによるものです。
これらの利点を達成するには、相互に関連した 2 つの主要な課題を効果的に解決する必要があります。(a) 価格設定 – タクシーに対する顧客の要求に応じて価格を設定します。
(b) マッチング — (価格を受け入れた) 顧客のタクシー/車への割り当て。
従来、これらの課題は両方とも、将来のリクエストへの対応に対する現在のマッチングの影響を考慮せずに、近視眼的なアプローチ (現在のリクエストのみを考慮) を使用して個別に研究されてきました。
この論文では、価格設定とマッチングの問題を一緒に処理すると同時に、価格設定とマッチングの決定による将来の影響も考慮する新しいフレームワークを開発します。
現実世界のタクシー データセットでの実験結果では、私たちのフレームワークが車両数 (最大 14%、平均 6.4%) を削減することで、持続可能な方法で収益を大幅に改善できる (最大 17%、平均 6.4%) ことが実証されました。
一定の収入と車両の総走行距離を得るには、10.6%) が必要です (最大 11.1%、平均 3.7%)。
つまり、環境に配慮しながら、顧客、ドライバー、アグリゲーター（配車会社）の収益向上を図ることで、関係するすべてのステークホルダー（顧客、ドライバー、アグリゲーター、環境）にとって理想的なWin-Winのシナリオを提供できるのです。
（道路を走る車両の数が減り、燃料消費量が減るため）。

要約(オリジナル)

The popularity of on-demand ride pooling is owing to the benefits offered to customers (lower prices), taxi drivers (higher revenue), environment (lower carbon footprint due to fewer vehicles) and aggregation companies like Uber (higher revenue). To achieve these benefits, two key interlinked challenges have to be solved effectively: (a) pricing — setting prices to customer requests for taxis; and (b) matching — assignment of customers (that accepted the prices) to taxis/cars. Traditionally, both these challenges have been studied individually and using myopic approaches (considering only current requests), without considering the impact of current matching on addressing future requests. In this paper, we develop a novel framework that handles the pricing and matching problems together, while also considering the future impact of the pricing and matching decisions. In our experimental results on a real-world taxi dataset, we demonstrate that our framework can significantly improve revenue (up to 17% and on average 6.4%) in a sustainable manner by reducing the number of vehicles (up to 14% and on average 10.6%) required to obtain a given fixed revenue and the overall distance travelled by vehicles (up to 11.1% and on average 3.7%). That is to say, we are able to provide an ideal win-win scenario for all stakeholders (customers, drivers, aggregator, environment) involved by obtaining higher revenue for customers, drivers, aggregator (ride pooling company) while being good for the environment (due to fewer number of vehicles on the road and lesser fuel consumed).

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google