[논문 리뷰] A Unified Network Equilibrium for E-Hailing Platform Operation and Customer Mode Choice

Xu Chen, Xuan Di|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 09.

Transportation and Mobility Innovations인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 이하이잉 플랫폼 운영, 고객의 e-솔로와 e-풀링 간 모드 선택, 네트워크 혼잡도를 단일 게임 이론 모델에 통합하는 통합 네트워크 균형 프레임워크를 제안한다. 동적 차량 및 승객 유동을 모델링하기 위해 층상의 원천-목적지(OD) 그래프를 사용하며, 최소비용 순환을 통해 풀링 순서를 최적화한다. 이는 높은 e-풀링 가격과 검색 마찰이 풀링 수용률을 낮추고 혼잡을 증가시킨다는 것을 입증한다.

ABSTRACT

This paper aims to combine both economic and network user equilibrium for ride-sourcing and ride-pooling services, while endogenously optimizing the pooling sequence of two origin-destination (OD) pairs. With the growing popularity of ride-sourcing and ride-pooling services provided by transportation network companies (TNC), there lacks a theoretical network equilibrium model that accounts for the emerging ride-pooling service, due to the challenge in enumerating all possible combinations of OD pairs pooling and sequencing. This paper proposes a unified network equilibrium framework that integrates three modules, including travelers' modal choice between e-pooling and e-solo services, e-platforms' decision on vehicle dispatching and driver-passenger matching, and network congestion. To facilitate the representation of vehicle and passenger OD flows and pooling options, a layered OD graph is created encompassing ride-sourcing and ride-pooling services over origins and destination nodes. Numerical examples are performed on both small and large road networks to demonstrate the efficiency of our model. The proposed equilibrium framework can efficiently assist policymakers and urban planners to evaluate the impact of TNCs on traffic congestion, and also help TNCs with pricing and fleet sizing optimization.

연구 동기 및 목표

• 이동 네트워크 기업(TNC)에서 릴리프링 서비스를 고려한 이론적 네트워크 균형 모델의 부족을 해결한다.
• TNC 플랫폼 운영과 네트워크 혼잡도를 고려한 고객의 e-솔로와 e-풀링 간 모드 선택을 통합한다.
• 풀링을 다중 OD 쌍에 대해 복잡하게 순서 정렬하면서도 내생적으로 딜리버리 및 매칭 결정을 최적화한다.
• 혼잡도, 플릿 규모, 가격 전략에 대한 장기적 영향을 평가할 수 있는 정책 입안자와 TNC를 위한 프레임워크를 제공한다.
• 대규모 네트워크, 특히 경쟁적인 TNC 시장과 동적 수요를 포함한 스케일러블 솔루션 방법을 개발한다.

제안 방법

• 다중 원천-목적지(OD) 쌍을 포함한 풀링된 운행까지 포함한 차량 및 승객 유동을 표현하기 위해 층상의 OD 그래프를 구축한다.
• 최적의 차량 OD 유동과 승객 OD 유동을 동시에 계산하기 위해 최소비용 순환 네트워크 유량 문제를 수립한다.
• 기다림 비용을 통한 시장 정리 메커니즘과 균형 이동 시간을 통해 네트워크 균형을 결합한다.
• 고객 모드 선택, TNC 딜리버리 및 매칭 결정, 사용자 균형을 통한 네트워크 혼잡도를 통합하는 3개 모듈을 통합한다.
• 공간적 및 경제적 비균형 상태에서 TNC, 운전자, 승객 간의 상호작용을 일반화된 내쉬 게임 프레임워크로 모델링한다.
• 플릿 규모, 가격, 검색 마찰에 대한 민감도 분 析를 수행하여 시스템 수준의 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합 네트워크 균형 모델에 e-풀링을 통합할 경우 시스템 전반의 혼잡도와 이동 시간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 e-풀링 가격과 매칭 마찰은 고객의 모드 선택과 플랫폼의 시장 점유율에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 플릿 규모는 경쟁적인 TNC 시장에서 e-솔로와 e-풀링 운행의 균형 분포에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 혼잡도 요금제나 보조금 제도는 얼마나 효과적으로 e-풀링을 촉진하고 전체 시스템 이동 비용을 줄일 수 있는가?
• RQ5 사전에 조합이나 순서를 정의하지 않고도 다중 OD 쌍의 풀링 순서를 어떻게 최적화할 수 있는가?

주요 결과

• 높은 e-풀링 가격과 높은 검색 마찰은 e-풀링 수용률을 크게 감소시켜 e-솔로 이용 증가와 더불어 네트워크 혼잡도 증가로 이어진다.
• 낮은 풀링 수용률로 인한 e-솔로 수요 증가는 혼잡도를 악화시키며, 이는 다시 풀링을 저해하는 피드백 루프를 형성한다.
• 모델은 시우프올즈 네트워크를 포함한 대규모 네트워크에서 최적의 차량 및 승객 유동을 효율적으로 계산하며, 확장 가능한 성능을 보인다.
• 민감도 분석 결과, 계수 10의 검색 마찰은 e-풀링 이용을 감소시키며, 매칭 효율의 중요성을 강조한다.
• 풀링 고객에 대한 보조금 또는 e-솔로 운행에 대한 혼잡도 요금제가 효과적으로 e-풀링을 촉진하고 전체 시스템 이동 시간을 단축시킬 수 있다.
• 플릿 규모 증가는 더 높은 빈차 이동 거리와 시스템 비용을 초래할 수 있으므로, 플릿 규모를 제한하는 것이 타당한 규제 도구가 될 수 있다.