論文の概要: LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22695v1
- Date: Wed, 28 May 2025 13:14:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.443889
- Title: LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning
- Title（参考訳）: LLM-ODDR: 共同処理とドライバ再配置のための大規模言語モデルフレームワーク
- Authors: Tengfei Lyu, Siyuan Feng, Hao Liu, Hai Yang,
- Abstract要約: 配車サービスにおける大規模言語モデル(LLMs)を協調運転者配置(ODDR)に活用する新しい枠組みを提案する。
我々の枠組みは, 従来の手法よりも, 有効性, 異常条件への適応性, 意思決定性において優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.36976476514113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ride-hailing platforms face significant challenges in optimizing order dispatching and driver repositioning operations in dynamic urban environments. Traditional approaches based on combinatorial optimization, rule-based heuristics, and reinforcement learning often overlook driver income fairness, interpretability, and adaptability to real-world dynamics. To address these gaps, we propose LLM-ODDR, a novel framework leveraging Large Language Models (LLMs) for joint Order Dispatching and Driver Repositioning (ODDR) in ride-hailing services. LLM-ODDR framework comprises three key components: (1) Multi-objective-guided Order Value Refinement, which evaluates orders by considering multiple objectives to determine their overall value; (2) Fairness-aware Order Dispatching, which balances platform revenue with driver income fairness; and (3) Spatiotemporal Demand-Aware Driver Repositioning, which optimizes idle vehicle placement based on historical patterns and projected supply. We also develop JointDR-GPT, a fine-tuned model optimized for ODDR tasks with domain knowledge. Extensive experiments on real-world datasets from Manhattan taxi operations demonstrate that our framework significantly outperforms traditional methods in terms of effectiveness, adaptability to anomalous conditions, and decision interpretability. To our knowledge, this is the first exploration of LLMs as decision-making agents in ride-hailing ODDR tasks, establishing foundational insights for integrating advanced language models within intelligent transportation systems.
- Abstract（参考訳）: 配車プラットフォームは、動的な都市環境下での配車と運転者の再配置作業の最適化において、大きな課題に直面している。
組合せ最適化、ルールに基づくヒューリスティックス、強化学習に基づく伝統的なアプローチは、しばしばドライバーの収入の公平さ、解釈可能性、現実のダイナミクスへの適応性を見落としている。
LLM-ODDRは,配車サービスにおける大規模言語モデル(LLM)を協調運転者配置(ODDR)に活用する新しいフレームワークである。
LLM-ODDRフレームワークは,(1)複数の目的を考慮して注文を評価し,その全体的価値を決定する多目的受注受注(Multi-jective-guided Order Value Refinement),(2)プラットフォーム収益とドライバの収益のバランスをとる公正受注(Fairness-aware Order Dispatching),(3)歴史的パターンと投射的供給に基づいてアイドル車配置を最適化する時空間需要対応ドライバ配置(Spatiotemporal Demand-Aware Driver Repositioning)の3つの重要な構成要素から構成される。
また、ドメイン知識を持つODDRタスクに最適化された微調整モデルであるJointDR-GPTを開発した。
マンハッタンのタクシー運行から得られた実世界のデータセットに関する大規模な実験により、我々のフレームワークは、有効性、異常条件への適応性、決定の解釈可能性という点で従来の手法よりも大幅に優れていることが示された。
我々の知る限り、LDMをライドシェアリングODDRタスクにおける意思決定エージェントとして初めて探求し、インテリジェント交通システムに先進的な言語モデルを統合するための基礎的な洞察を確立しました。
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