論文の概要: Online Relocating and Matching of Ride-Hailing Services: A Model-Based Modular Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09071v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 12:45:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 13:11:30.162694
• Title: Online Relocating and Matching of Ride-Hailing Services: A Model-Based Modular Approach
• Title（参考訳）: 配車サービスのオンラインロケーションとマッチング:モデルに基づくモジュラーアプローチ
• Authors: Chang Gao, Xi Lin, Fang He, Xindi Tang
• Abstract要約: 本研究は、配車プラットフォームにおける注文マッチングと車両の移動を動的に最適化する革新的モデルベースモジュラーアプローチ(MMA)を提案する。 MMAはバッチマッチングや強化学習に基づく手法よりも優れた系統的性能を達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.992568451498863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes an innovative model-based modular approach (MMA) to dynamically optimize order matching and vehicle relocation in a ride-hailing platform. MMA utilizes a two-layer and modular modeling structure. The upper layer determines the spatial transfer patterns of vehicle flow within the system to maximize the total revenue of the current and future stages. With the guidance provided by the upper layer, the lower layer performs rapid vehicle-to-order matching and vehicle relocation. MMA is interpretable, and equipped with the customized and polynomial-time algorithm, which, as an online order-matching and vehicle-relocation algorithm, can scale past thousands of vehicles. We theoretically prove that the proposed algorithm can achieve the global optimum in stylized networks, while the numerical experiments based on both the toy network and realistic dataset demonstrate that MMA is capable of achieving superior systematic performance compared to batch matching and reinforcement-learning based methods. Moreover, its modular and lightweight modeling structure further enables it to achieve a high level of robustness against demand variation while maintaining a relatively low computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、配車プラットフォームにおける注文マッチングと車両の移動を動的に最適化する革新的なモデルベースモジュラーアプローチ(MMA)を提案する。 MMAは2層構造とモジュラー構造を用いる。 上層層は、システム内の車両の流れの空間移動パターンを決定し、現在および将来のステージの総収益を最大化する。 上層によって提供される誘導により、下層は高速な車両間マッチングと車両の移動を行う。 MMAは解釈可能で、カスタマイズされた多項式時間アルゴリズムを備えており、オンラインの注文マッチングおよび車両移動アルゴリズムとして、数千台の車両をスケールすることができる。 提案手法はスタイライゼーションネットワークにおいてグローバルに最適であることが理論的に証明できるが,toy network と real dataset を用いた数値実験では,mma がバッチマッチング法や強化学習法に比べて優れた体系的性能を達成できることが示されている。 さらに、そのモジュール的で軽量なモデリング構造により、比較的低い計算コストを維持しながら、需要変動に対する高い堅牢性を実現することができる。

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