[論文レビュー] Dynamic Pricing in Shared Mobility on Demand Service

Han Qiu, Ruimin Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2018

Transportation and Mobility Innovations参考文献 18被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、動的計画法と離散的選択ベース最適化を用いて、オンデマンド共有移動サービスの動的価格設定フレームワークを提案する。シミュレーションにおいて、単純な戦略に比べて著しく高い利益を達成するが、混雑度の増加とシステム容量の低下を引き起こすことが判明し、私的利益と全体的効率の間のトレードオフを示している。

ABSTRACT

We consider a profit maximization problem in an urban mobility on-demand service, of which the operator owns a fleet, provides both exclusive and shared trip services, and dynamically determines prices of offers. With knowledge of the traveler preference and the distribution of future trip requests, the operator wants to find the pricing strategy that optimizes the total operating profit of multiple trips during a specific period, namely, a day in this paper. This problem is first formulated and analyzed within the dynamic programming framework, where a general approach combining parametric rollout policy and stochastic optimization is proposed. A discrete-choice-based price optimization model is then used for the request level optimal decision problem and leads to a practical and computationally tractable algorithm for the problem. Our algorithm is evaluated with a simulated experiment in the urban traffic network in Langfang, China, and it is shown to generate considerably higher profit than naive strategies. Further analysis shows that this method also leads to higher congestion level and lower service capacity in the urban traffic system, which highlights a need for policy interventions that balance the private profit making and the system level optimality.

研究の動機と目的

• 排他的サービスと共有サービスを提供する民間のオンデマンド移動サービス事業者の利益最大化問題をモデル化・解法すること。
• 1日全体にわたる旅行者嗜好と将来の需要分布を考慮した動的価格戦略の開発。
• 利益志向価格設定が、混雑度やサービス容量を含むシステムレベルのパフォーマンスに与える影響の評価。
• アルゴリズム的・政策的知見を通じて、民間事業者の利益と都市交通システムの効率性のバランスを図ること。

提案手法

• 1日間の複数便利益最大化をモデル化するため、動的計画法フレームワークを採用。
• 動的問題の実行可能解法を実現するため、パラメトリックロールアウト方策と確率的最適化を組み合わせる。
• リクエストレベルでの最適価格を決定するため、離散的選択ベースの価格最適化モデルを採用。
• 得られた凸最適化問題を解くためにニュートン型反復アルゴリズムを用い、凸性および単調性により収束性を証明。
• サービスタイプと価格感受性のパラメータを有するログラン型効用関数を用いて、利用者の選択行動をモデル化。
• 中国・廊坊市のシミュレーテッド都市ネットワークでアルゴリズムを検証し、短視眼的および単純な価格戦略と比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1日を通じた共有移動サービスの合計営業利益を最大化するため、動的価格設定をどのように最適化できるか？
• RQ2 利益志向の動的価格設定が都市交通の混雑度とシステム容量に与える影響は何か？
• RQ3 本研究で提案するアルゴリズムは、短視眼的または単純な価格戦略と比較して、収益性およびシステムレベルの成果においてどのように異なるか？
• RQ4 非短視眼的で選択ベースの価格設定モデルは、事業者の利益とシステム効率性の両立を効果的に実現できるか？

主な発見

• 提案された動的価格設定アルゴリズムは、廊坊でのシミュレーションにおいて、短視眼的および単純な価格戦略に比べ、著しく高い合計営業利益を達成する。
• アルゴリズムは交通混雑度の上昇を引き起こし、都市移動に対する負の外部効果を示している。
• 利益最大化戦略の下では、都市交通システムにおけるサービス容量が低下しており、私的利潤と公共的効率性の間のトレードオフが示唆される。
• 最適価格を通じて供給配分と需要インcentiveを効果的にバランスさせることができ、実運用への高い実装可能性を示している。
• 仮定された効用構造のもとで、反復アルゴリズムの収束が保証されており、計算的信頼性が確保されている。
• 本研究は、共有移動システムにおいて、民間事業者のインcentiveをシステム全体の最適性と一致させるための政策的介入の重要性を明らかにしている。