論文の概要: Ride-Sourcing Vehicle Rebalancing with Service Accessibility Guarantees via Constrained Mean-Field Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24183v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 15:00:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:33:04.485669
• Title: Ride-Sourcing Vehicle Rebalancing with Service Accessibility Guarantees via Constrained Mean-Field Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 制約付き平均場強化学習によるサービスアクセシビリティ保証によるライドシェアリング車両のリバランシング
• Authors: Matej Jusup, Kenan Zhang, Zhiyuan Hu, Barna Pásztor, Andreas Krause, Francesco Corman,
• Abstract要約: Uber、Lyft、Didi Chuxingといったサービスの急速な拡大は、モバイルアプリケーションを通じてフレキシブルでオンデマンドなモビリティを提供することで、都市交通を再構築した。 不適切な再バランスは、長時間の乗車待ち時間、非効率な車両利用、不平等な配電サービスをもたらす。 我々は,各車両の正確な位置を明示し,他の車両の分布に導かれる連続配置動作を利用する連続状態平均場制御(MFC)と強化学習(MFRL)モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.070187224580344
• License:
• Abstract: The rapid expansion of ride-sourcing services such as Uber, Lyft, and Didi Chuxing has fundamentally reshaped urban transportation by offering flexible, on-demand mobility via mobile applications. Despite their convenience, these platforms confront significant operational challenges, particularly vehicle rebalancing - the strategic repositioning of thousands of vehicles to address spatiotemporal mismatches in supply and demand. Inadequate rebalancing results in prolonged rider waiting times, inefficient vehicle utilization, and inequitable distribution of services, leading to disparities in driver availability and income. To tackle these complexities, we introduce scalable continuous-state mean-field control (MFC) and reinforcement learning (MFRL) models that explicitly represent each vehicle's precise location and employ continuous repositioning actions guided by the distribution of other vehicles. To ensure equitable service distribution, an accessibility constraint is integrated within our optimal control formulation, balancing operational efficiency with equitable access to the service across geographic regions. Our approach acknowledges realistic conditions, including inherent stochasticity in transitions, the simultaneous occurrence of vehicle-rider matching, vehicles' rebalancing and cruising, and variability in rider behaviors. Crucially, we relax the traditional mean-field assumption of equal supply-demand volume, better reflecting practical scenarios. Extensive empirical evaluation using real-world data-driven simulation of Shenzhen demonstrates the real-time efficiency and robustness of our approach at the scale of tens of thousands of vehicles. The code is available at https://github.com/mjusup1501/mf-vehicle-rebalancing.
• Abstract（参考訳）: Uber、Lyft、Didi Chuxingなどの配車サービスの急速な拡大は、モバイルアプリケーションを通じて柔軟なオンデマンドモビリティを提供することで、都市交通を根本的に変えた。 その利便性にもかかわらず、これらのプラットフォームは重要な運用上の課題、特に車両の再バランス(供給と需要の時空間的ミスマッチに対応するために数千台の車両を戦略的に再配置する)に直面している。 不適切な再バランスは、長時間の乗車待ち時間、効率の悪い車両利用、サービスの不平等な分配をもたらし、ドライバーの可用性と収入の格差をもたらす。 これらの複雑さに対処するために、我々は、各車両の正確な位置を明確に表現し、他の車両の分布に導かれる連続配置アクションを使用する、スケーラブルな連続状態平均場制御(MFC)および強化学習(MFRL)モデルを導入する。 適正なサービス配信を確保するため、アクセシビリティ制約を最適制御定式化に組み込み、運用効率と地理的領域をまたいだサービスへの公平なアクセスのバランスをとる。 当社のアプローチでは,トランジションにおける固有確率性,車両ライダマッチングの同時発生,リバランスとクルーズ,ライダーの挙動の変動など,現実的な条件を認識している。 重要なことは、我々は従来の平均的な供給需要量の仮定を緩和し、実践的なシナリオを反映している。 実世界のデータ駆動シミュレーションを用いた広範囲な実験評価は、数万台の車両において、我々のアプローチのリアルタイム効率と堅牢性を示す。 コードはhttps://github.com/mjusup1501/mf-vehicle-rebalancingで公開されている。

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