[論文レビュー] Single-leader multi-follower games for the regulation of two-sided Mobility-as-a-Service markets
本稿は、名前で自分の価格を提示する（NYOP）オークションを用いて、二面的モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）市場を規制するための単一リーダー・マルチフォロワー・ゲーム（SLMFG）フレームワークを提案する。MaaS規制当局が利益を最大化するために価格とバンドルを設定する一方、旅行者および輸送サービスプロバイダー（TSPs）は参加レベルを最適化することで応答する。モデルはグループ間ネットワーク効果を捉え、強dualityに基づく分枝・限定法を用いて二段階問題を解き、ベンチマークと比較して計算速度が10～100倍向上することを示した。
Mobility-as-a-Service (MaaS) is an emerging business model driven by the concept of "Everything-as-a-Service" and enabled through mobile internet technologies. In the context of economic deregulation, a MaaS system consists of a typical two-sided market, where travelers and transportation service providers (TSPs) are two groups of agents interacting with each other through a MaaS platform. In this study, we propose a modeling and optimization framework for the regulation of two-sided MaaS markets. We consider a name-your-own-price (NYOP)-auction mechanism where travelers submit purchase-bids to accommodate their travel demand via MaaS platform, and TSPs submit sell-bids to supply mobility resources for the MaaS platform in exchange for payments. We cast this problem as a single-leader multi-follower game (SLMFG) where the leader is the MaaS regulator and two groups of follower problems represent the travelers and the TSPs. The MaaS regulator aims to maximize its profits by optimizing operations. In response to the MaaS regulator's decisions, travelers (resp. TSPs) adjust their participation level in the MaaS platform to minimize their travel costs (resp. maximize their profits). We analyze cross-group network effects in the MaaS market, and formulate SLMFGs without and with network effects leading to mixed-integer linear bilevel programming and mixed-integer quadratic bilevel programming problems, respectively. We propose customized branch-and-bound algorithms based on strong duality reformulations to solve these SLMFGs. Extensive numerical experiments conducted on large scale simulation instances generated from realistic mobility data highlight that the performance of the proposed algorithms is significantly superior to a benchmarking approach, and provide meaningful managerial insights for the regulation of two-sided MaaS markets in practice.
研究の動機と目的
- 現在のMaaSシステムでは移動手段ごとに価格設定が分離されているが、統合的かつモードに依存しない価格設定の欠如に対処すること。
- 経済的規制緩和下の二面的市場において、MaaS規制当局、旅行者、TSPsの戦略的相互作用をモデル化すること。
- MaaSプラットフォームのパフォーマンスおよび収益性に影響を与える、具体的には供給と需要のギャップとして測定されるグループ間ネットワーク効果を捉えること。
- SLMFGに生じる混合整数二段階計画問題（MILBPおよびMIQBP）に対して、正確かつスケーラブルな解法手法を開発すること。
- 多様な利害関係者および支払い意欲の差異を考慮したMaaS規制当局の最適価格設定およびバンドル戦略に関する意思決定支援を提供すること。
提案手法
- MaaS規制問題を、MaaS規制当局をリーダーとし、旅行者およびTSPsを2つの異なるフォロワーグループとして有する単一リーダー・マルチフォロワー・ゲーム（SLMFG）として定式化する。
- 旅行者が購入入札を、TSPsが販売入札を提出する名前で自分の価格を提示する（NYOP）オークションメカニズムを採用する。
- ネットワーク効果あり・なしの両状況をモデル化し、それぞれ混合整数線形二段階計画（MILBP）および混合整数二次二段階計画（MIQBP）問題に帰着する。
- 強dualityの再定式化を適用して二段階問題を均衡制約付き単一段階数理計画（MPEC）に変換し、分枝・限定法による正確な解法を可能にする。
- 二値の受容／拒否変数を分枝対象とし、収束を向上させるための3つの特許化された分枝ルールを備えたカスタマイズされたSDベースの分枝・限定法を提案する。
- 実際のモビリティデータに基づく大規模シミュレーションを用いて手法の妥当性を検証し、MPECベースの分枝・限定法をベンチマークとして性能比較した。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1供給と需要のギャップとして測定されるグループ間ネットワーク効果の導入が、二面的市場におけるMaaS規制当局の利益にどのように影響するか？
- RQ2購入入札価格範囲比（b_max/b_min）および販売入札価格範囲比（β_max/β_min）が、MaaS規制当局の利益および利害関係者の参加に与える影響は何か？
- RQ3供給と需要のギャップの境界（下限および上限）の変化が、ネットワーク効果が存在する状況下での規制当局の収益性に与える影響は何か？
- RQ4提案されたSDベースの分枝・限定法は、標準的なMPECベースの分枝・限定法に比べて、大規模SLMFGを解く際にどの程度優れているか？
- RQ5旅行者の移動コストおよびTSPsの利益が、供給と需要のギャップが増加するに従って減少する条件は何か？
主な発見
- SDベースの分枝・限定法は、ベンチマークのMPECベースの分枝・限定法に比べて、特に大規模インスタンスにおいて10～100倍の計算速度向上を達成した。
- 旅行者およびTSPsの数が固定されている場合、購入入札価格範囲比（b_max/b_min）が上昇するとMaaS規制当局の利益が増加するが、販売入札価格範囲比（β_max/β_min）が上昇すると利益が減少する。
- 入札価格範囲が固定されている場合、旅行者またはTSPsの数が増加するにつれてMaaS規制当局の利益が上昇するため、モデルのスケーラビリティが示された。
- ネットワーク効果を伴うSLMFGでは、供給と需要のギャップの下限（C̲）が上昇するにつれて利益が著しく低下し、上限（C̄）が上昇するにつれて一時的に減少してから安定化する傾向を示した。
- ネットワーク効果の存在は、ネットワーク効果なしのケースと比較してMaaS規制当局の利益を低下させるため、市場統合と収益性の間には妥当なトレードオフが存在する可能性がある。
- 旅行者の移動コストおよびTSPsの利益は、供給と需要のギャップが増加するに従って低下する傾向にあり、これは不均衡が利害関係者の福祉に与える悪影響を強調している。
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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。