[論文レビュー] Flow Equilibria via Online Surge Pricing

Amos Fiat, Yishay Mansour+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 25, 2018

Transportation and Mobility Innovations参考文献 19被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、動的ライドシェアリングシステムにおける社会的厚生を最大化するために、乗客・タクシーの均衡を誘発するオンラインサージプライシングメカニズムを提案する。リアルタイムの供給と需要に基づいて場所別にサージプライスを設定することにより、戦略的タクシーと乗客が総移動コストを最小化し、サービス効率を最大化する行動を取ることを保証し、多項式時間計算が可能なオンライン設定において(1−δ)-競合比を達成する。

ABSTRACT

We explore issues of dynamic supply and demand in ride sharing services such as Lyft and Uber, where demand fluctuates over time and geographic location. We seek to maximize social welfare which depends on taxicab and passenger locations, passenger valuations for service, and the distances between taxicabs and passengers. Our only means of control is to set surge prices, then taxicabs and passengers maximize their utilities subject to these prices. We study two related models: a continuous passenger-taxicab setting, similar to the Wardrop model, and a discrete passenger-taxicab setting. In the continuous setting, every location is occupied by a set of infinitesimal strategic taxicabs and a set of infinitesimal non-strategic passengers. In the discrete setting every location is occupied by a set of strategic agents, taxicabs and passengers, passengers have differing values for service. We expand the continuous model to a time-dependent setting and study the corresponding online environment. Surge prices are in passenger-taxicab equilibrium if there exists a min cost flow that moves taxicabs about such that (a) every taxicab follows a best response, (b) all strategic passengers at $v$ with value above the surge price $r_v$ for $v$, are served and (c) no strategic passengers with value below $r_v$ are served (non-strategic infinitesimal passengers are always served). This paper computes surge prices such that resulting passenger-taxicab equilibrium maximizes social welfare, and the computation of such surge prices is in poly time. Moreover, it is a dominant strategy for passengers to reveal their true values. We seek to maximize social welfare in the online environment, and derive tight competitive ratio bounds to this end. Our online algorithms make use of the surge prices computed over time and geographic location, inducing successive passenger-taxicab equilibria.

研究の動機と目的

• 時間的・空間的に変動する供給と需要を伴う動的ライドシェアリングシステムにおける社会的厚生の最大化。
• 連続的および離散的モデルの両方において、乗客・タクシーの均衡を誘発するサージプライシングメカニズムの設計。
• 乗客の価値評価を真実に報告することが支配戦略であることを保証すること。
• オンライン環境において近似的に最適な社会的厚生を達成する最適なサージプライスを計算する多項式時間アルゴリズムの提供。
• 時間依存の需要・供給の変動が生じる状況下でのオンラインアルゴリズムのタイトな競合比の境界を導出すること。

提案手法

• タクシーと乗客がサージプライスに基づいて割り当てられる最小コストフロー問題としてシステムをモデル化し、総移動コストを最小化する。
• すべての戦略的エージェントが最良応答に従う乗客・タクシー均衡を定義する：タクシーは（サージプライス − 距離）を最大化するルートを選択し、乗客は価値 > サージプライスでなければ乗車を受け入れない。
• 供給の分布を時間的・空間的に1つから別のものに移動させるコストを測定するために、エアスモーバー距離度量を用いる。
• 前回の需要に等しい供給を設定するオンラインアルゴリズム「match」を適用し、合計変動ドリフト下で(1−δ)-競合性を保証する。
• エッジ長が有界な一般の距離空間へモデルを拡張し、その制約下で(1−δℓ_max)-競合性を証明する。
• 均衡の存在を証明し、提案されたメカニズム下で乗客の価値評価の真実報告が支配戦略であることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間変動するライドシェアリングシステムにおいて、オンラインサージプライシングを設計して社会的厚生を最大化できるか？
• RQ2 動的供給・需要環境下でのオンラインアルゴリズムが達成できる競合比は何か？
• RQ3 均衡を誘発し、社会的厚生を最大化するためのサージプライスを多項式時間でどのように計算できるか？
• RQ4 提案されたプライシングメカニズム下で、乗客の価値評価の真実報告が支配戦略であるか？
• RQ5 このようなシステムにおけるオンラインパフォーマンスの理論的限界は、競合比の観点からどのように定式化できるか？

主な発見

• 提案されたオンラインアルゴリズム「match」は、エッジ長が1の場合、δが時間的需要の合計変動ドリフトであるとき、(1−δ)-競合比を達成する。
• 最大エッジ長ℓ_maxを有する一般の距離空間では、競合比が(1−δℓ_max)となる。これは距離スケールに依存することを示している。
• どのオンラインアルゴリズムでも(1−δ/4)より良い競合比を達成することはできず、理論的下界を確立する。
• 連続的および離散的モデルの両方において、社会的厚生を最大化する均衡を誘発するためのサージプライスを多項式時間で計算可能である。
• 乗客の価値評価の真実報告が支配戦略であり、インcentive-compatible（インcentive適合）であることが保証される。
• モデルはタクシーの個別コストをサポートし、ベイジアン仮定の下で起動コストや個人のコスト構造を組み込むことが可能である。