[논문 리뷰] Dynamic Pricing in Shared Mobility on Demand Service

Han Qiu, Ruimin Li외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 10.

Transportation and Mobility Innovations참고 문헌 18인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 동적 프ogramming과 이산 선택 기반 최적화를 사용하여 온디맨드 공유 이동 서비스의 동적 가격 책정 프레임워크를 제안한다. 운영자 수익을 극대화하기 위한 것으로, 시뮬레이션에서 단순 전략보다 뛰어난 성능을 보이며 훨씬 높은 수익을 창출하지만, 이는 혼잡도 증가와 시스템 용량 감소를 초래하여 개인적 이득과 체계적 효율성 간의 상충 관계를 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 독점적 및 공유 서비스를 모두 제공하는 온디맨드 이동 서비스 운영자에 대한 수익 극대화 문제를 모델링하고 해결하기.
• 하루 종일의 여행자 선호도와 향후 수요 분포를 고려한 동적 가격 책정 전략 개발.
• 수익 중심의 가격 책정이 혼잡도 및 서비스 용량을 포함한 체계 수준 성능에 미치는 영향 평가.
• 알고리즘적 및 정책적 통찰을 통해 운영자 수익성과 도시 교통 체계 효율성 간의 균형 확보.

제안 방법

• 하루 동안의 다중 여행 수익 극대화를 모델링하기 위해 동적 프로그래밍 프레임워크 내에서 문제를 수립.
• 해결 가능성을 확보하기 위해 파arametric 롤아웃 정책과 확률적 최적화를 조합.
• 요청 수준에서 최적의 가격을 결정하기 위해 이산 선택 기반 가격 최적화 모델을 활용.
• 결과로 발생하는 볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 뉴턴 유형의 반복 알고리즘을 사용하며, 볼록성과 단조성에 기반해 수렴성 입증.
• 서비스 유형과 가격 민감도를 고려한 매개변수를 가진 로짓 기반 유틸리티 함수를 사용해 여행자 선택 행동을 모델링.
• 중국 랑팡의 시뮬레이션 도시 네트워크에서 알고리즘을 검증하고, 이마이오픽 및 단순 가격 책정 전략과 비교.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 동적 가격 책정을 최적화하여 하루 종일 공유 이동 서비스의 총 운영 수익을 극대화할 수 있는가?
• RQ2 수익 중심의 동적 가격 책정은 도시 교통 혼잡도와 시스템 용량에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 수익 극대화 전략이 수익성 및 체계 수준 결과 측면에서 이마이오픽 또는 단순 가격 책정 전략과 비교해 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ4 비이마이오픽, 선택 기반 가격 책정 모델은 운영자 수익과 체계 효율성 간의 균형을 효과적으로 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 동적 가격 책정 알고리즘은 랑팡 시뮬레이션에서 이마이오픽 및 단순 가격 책정 전략보다 훨씬 높은 총 운영 수익을 창출한다.
• 알고리즘은 교통 혼잡도가 증가하는 경향을 보이며, 도시 이동성에 부정적인 외부 효과가 있음을 시사한다.
• 수익 극대화 전략 하에서는 도시 교통 체계의 서비스 용량이 감소하여 개인적 이득과 공적 효율성 간의 상충 관계를 반영한다.
• 최적의 가격 책정을 통해 수요 유도와 공급 배분을 효과적으로 균형 잡으며, 실질적 도입 가능성을 보여준다.
• 가정된 유틸리티 구조 하에서 반복 알고리즘의 수렴이 보장되어 계산적 신뢰성을 확보한다.
• 연구는 공유 이동 체계에서 개인 운영자 인센티브를 체계 수준 최적화와 일치시키기 위해 정책 개입의 필수성을 드러낸다.