論文の概要: A Data-driven Pricing Scheme for Optimal Routing through Artificial
Currencies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14793v2
- Date: Thu, 25 May 2023 13:04:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 23:26:34.488927
- Title: A Data-driven Pricing Scheme for Optimal Routing through Artificial
Currencies
- Title（参考訳）: 人工通貨による最適ルーティングのためのデータ駆動価格体系
- Authors: David van de Sanden, Maarten Schoukens, Mauro Salazar
- Abstract要約: モビリティシステムは、利己的なユーザの制御不能な振る舞いのために、高価格のアナーキーに悩まされることが多い。
本稿では,繰り返しゲーム設定において,人工通貨料金を自動的に適用するためのデータ駆動方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3419982985275638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobility systems often suffer from a high price of anarchy due to the
uncontrolled behavior of selfish users. This may result in societal costs that
are significantly higher compared to what could be achieved by a centralized
system-optimal controller. Monetary tolling schemes can effectively align the
behavior of selfish users with the system-optimum. Yet, they inevitably
discriminate the population in terms of income. Artificial currencies were
recently presented as an effective alternative that can achieve the same
performance, whilst guaranteeing fairness among the population. However, those
studies were based on behavioral models that may differ from practical
implementations. This paper presents a data-driven approach to automatically
adapt artificial-currency tolls within repetitive-game settings. We first
consider a parallel-arc setting whereby users commute on a daily basis from an
individual origin to an individual destination, choosing a route in exchange of
an artificial-currency price or reward, while accounting for the impact of the
choices of the other users on travel discomfort. Second, we devise a
model-based reinforcement learning controller that autonomously learns the
optimal pricing policy by interacting with the proposed framework considering
the closeness of the observed aggregate flows to a desired system-optimal
distribution as a reward function. Our numerical results show that the proposed
data-driven pricing scheme can effectively align the users' flows with the
system optimum, significantly reducing the societal costs with respect to the
uncontrolled flows (by about 15% and 25% depending on the scenario), and
respond to environmental changes in a robust and efficient manner.
- Abstract（参考訳）: モビリティシステムは、利己的なユーザーの制御不能な行動のために、しばしば高価格の無秩序に苦しむ。
これは、集中型システム最適化コントローラによって達成できるものよりもはるかに高い社会的コストをもたらす可能性がある。
金銭的な料金体系は、利己的なユーザーの行動をシステム最適化と効果的に一致させることができる。
しかし、彼らは必然的に収入の観点から人口を差別する。
人工通貨は、人口間の公正性を確保しつつ、同じパフォーマンスを達成する効果的な代替手段として提示された。
しかし、これらの研究は実践と異なる行動モデルに基づいていた。
本稿では,繰り返しゲーム設定において,人工通貨料金を自動的に適用するためのデータ駆動方式を提案する。
筆者らはまず,利用者が旅行不愉快感に対する他の利用者の選択の影響を考慮しつつ,個人発起点から個人発着点まで毎日通勤し,人為的通貨価格や報酬と引き換えに経路を選択する並列弧設定について検討した。
第2に,提案フレームワークと対話して最適価格政策を自律的に学習するモデルベース強化学習制御を考案し,観測された集約フローの密接性から所望のシステム最適分布への報奨関数として扱う。
提案したデータ駆動型価格体系は, ユーザのフローを最適なシステムに効果的に整合させ, 制御されていないフローに対する社会的コスト(シナリオに応じて約15%から25%)を大幅に低減し, 堅牢かつ効率的に環境変化に対応することができることを示す。
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