論文の概要: Fairness-Enhancing Vehicle Rebalancing in the Ride-hailing System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00093v1
- Date: Fri, 29 Dec 2023 23:02:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 18:52:03.581557
- Title: Fairness-Enhancing Vehicle Rebalancing in the Ride-hailing System
- Title（参考訳）: 配車システムにおけるフェアネスエンハンシング車両のリバランス
- Authors: Xiaotong Guo, Hanyong Xu, Dingyi Zhuang, Yunhan Zheng, Jinhua Zhao
- Abstract要約: 配車産業の急速な成長は、世界中の都市交通に革命をもたらした。
その利益にもかかわらず、保存されていない地域社会が手頃な価格の配車サービスへのアクセシビリティに制限されているため、株式の懸念が生じる。
本稿では,新しい車両再バランス手法により,アルゴリズムとライダーの公正性を両立することに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.531863938542706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid growth of the ride-hailing industry has revolutionized urban
transportation worldwide. Despite its benefits, equity concerns arise as
underserved communities face limited accessibility to affordable ride-hailing
services. A key issue in this context is the vehicle rebalancing problem, where
idle vehicles are moved to areas with anticipated demand. Without equitable
approaches in demand forecasting and rebalancing strategies, these practices
can further deepen existing inequities. In the realm of ride-hailing, three
main facets of fairness are recognized: algorithmic fairness, fairness to
drivers, and fairness to riders. This paper focuses on enhancing both
algorithmic and rider fairness through a novel vehicle rebalancing method. We
introduce an approach that combines a Socio-Aware Spatial-Temporal Graph
Convolutional Network (SA-STGCN) for refined demand prediction and a
fairness-integrated Matching-Integrated Vehicle Rebalancing (MIVR) model for
subsequent vehicle rebalancing. Our methodology is designed to reduce
prediction discrepancies and ensure equitable service provision across diverse
regions. The effectiveness of our system is evaluated using simulations based
on real-world ride-hailing data. The results suggest that our proposed method
enhances both accuracy and fairness in forecasting ride-hailing demand,
ultimately resulting in more equitable vehicle rebalancing in subsequent
operations. Specifically, the algorithm developed in this study effectively
reduces the standard deviation and average customer wait times by 6.48% and
0.49%, respectively. This achievement signifies a beneficial outcome for
ride-hailing platforms, striking a balance between operational efficiency and
fairness.
- Abstract（参考訳）: 配車産業の急速な成長は、世界中の都市交通に革命をもたらした。
利益があるにも拘わらず、未整備のコミュニティは安価な配車サービスへのアクセシビリティが限られているため、株式の懸念が生じる。
この文脈で大きな問題は、アイドル車両が需要が予想される地域に移動される、車両のリバランス問題である。
需要予測と再バランス戦略の公平なアプローチがなければ、これらのプラクティスは既存の不平等をさらに深めることができる。
配車サービスの世界では、アルゴリズムの公正性、ドライバーへの公正性、ライダーへの公正性の3つの主な面が認識されている。
本稿では,新しい車両リバランス法を用いて,アルゴリズムとライダーの公平性の向上に着目する。
本稿では,需要予測のための社会認識型時空間グラフ畳み込みネットワーク(sa-stgcn)と,それに続く車両リバランスのための公平性統合マッチング統合車両リバランスモデル(mivr)を組み合わせたアプローチを提案する。
本手法は, 予測の不一致を低減し, 多様な地域におけるサービス提供の適正化を図る。
本システムの有効性を実世界の配車データに基づくシミュレーションを用いて評価する。
提案手法は配車需要の予測における正確性と公平性を両立させ,その後の運転においてより公平な車両再バランスを実現することを示唆する。
具体的には,本研究で開発したアルゴリズムにより,標準偏差と平均顧客待ち時間をそれぞれ6.48%,0.49%削減した。
この成果は配車プラットフォームにとって有益な成果であり、運用効率と公平さのバランスを保っている。
関連論文リスト
- Long-term Fairness in Ride-Hailing Platform [20.276533196467092]
本稿では,ライドシェアリングが直面する公平性の問題を軽減するために,動的マルコフ決定プロセスモデルを提案する。
提案手法は既存の最先端手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T07:54:07Z) - A Fairness-Oriented Reinforcement Learning Approach for the Operation and Control of Shared Micromobility Services [46.1428063182192]
本研究では,共有マイクロモビリティサービスにおける性能最適化とアルゴリズムフェアネスのバランスについて検討する。
提案手法は,Q-Learningを駆使して,異なる領域にまたがるジーニ指数を用いて等価な結果を得る。
総合データを用いたケーススタディは、私たちの洞察を検証し、都市マイクロモビリティにおける公正の重要性を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-23T09:32:23Z) - Studying the Impact of Semi-Cooperative Drivers on Overall Highway Flow [76.38515853201116]
半協調行動は、人間ドライバーの本質的な性質であり、自律運転には考慮すべきである。
新たな自律型プランナーは、社会的に準拠した軌道を生成するために、人間のドライバーの社会的価値指向(SVO)を考慮することができる。
エージェントが反復的最適応答のゲーム理論バージョンをデプロイする暗黙的な半協調運転について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-23T16:01:36Z) - Using Simple Incentives to Improve Two-Sided Fairness in Ridesharing
Systems [27.34946988130242]
我々は、このILPの定式化の一環として、オンラインで実装できるシンプルなインセンティブに基づくフェアネススキームを提案する。
乗客グループとドライバーフェアネスの2つの異なるユースケースに対して、これらのフェアネスインセンティブをどのように定式化できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-25T02:24:27Z) - Data-Driven Methods for Balancing Fairness and Efficiency in
Ride-Pooling [10.613763106603272]
配車プラットフォームにおける不平等を低減させる2つの方法について検討する。
まず,運転者側フェアネスの最適化は,利用者数で最先端のモデルよりも優れていることがわかった。
第二に、収入の再分配を、ドライバーに収入の$r$を抑え、残りを再分配プールに寄付することで、所得不平等と戦う方法として検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-07T14:53:37Z) - Efficiency, Fairness, and Stability in Non-Commercial Peer-to-Peer
Ridesharing [84.47891614815325]
本稿は、P2Pライドシェアリングにおける中核的な問題である、ライダーとドライバーのマッチングに焦点を当てる。
P2Pライドシェアリングにおける公平性と安定性の新たな概念を紹介する。
結果は、妥当な計算時間で、公平で安定した解が得られることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T02:14:49Z) - Value Function is All You Need: A Unified Learning Framework for Ride
Hailing Platforms [57.21078336887961]
DiDi、Uber、Lyftなどの大型配車プラットフォームは、都市内の数万台の車両を1日中数百万の乗車要求に接続している。
両課題に対処するための統合価値に基づく動的学習フレームワーク(V1D3)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T19:22:24Z) - Real-world Ride-hailing Vehicle Repositioning using Deep Reinforcement
Learning [52.2663102239029]
アイドルヘイリングプラットフォーム上での現実世界の車両の深層強化学習と意思決定時間計画に基づく新しい実用的枠組みを提示する。
本手法は,重み付きバッチ学習アルゴリズムを用いて乗車時の状態値関数を学習する。
配車シミュレーション環境におけるベースラインでアルゴリズムをベンチマークし、収益効率の向上における優位性を実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T05:34:05Z) - Equilibrium Inverse Reinforcement Learning for Ride-hailing Vehicle
Network [1.599072005190786]
疎結合グラフにおける客車マッチングの問題を定式化する。
マルチエージェント環境における平衡ポリシを導出するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-13T03:18:44Z) - Trading the System Efficiency for the Income Equality of Drivers in
Rideshare [23.53645438932742]
ライダーの差別的キャンセルによる配車ドライバー間の所得格差を調査します。
事前に知られた流通に続いて、ライダーが順次到着すると想定されるオンライン二元マッチングモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-12T16:04:06Z) - The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction [71.74884391209955]
道路にはよく定義された地形、地形、交通規則がある。
本稿では,構造的事前を損失関数として組み込むことを提案する。
実世界の自動運転データセットにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T03:56:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。