[논문 리뷰] Flow Equilibria via Online Surge Pricing

Amos Fiat, Yishay Mansour외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 25.

Transportation and Mobility Innovations참고 문헌 19인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 시간에 따라 변하는 동적 라이드셰어링 시스템에서 사회적 복지를 최대화하기 위해 승객-택시 균형을 유도하는 온라인 솟아오름 가격 설정 메커니즘을 제안한다. 실시간 수요와 공급에 기반한 위치 기반 솝아오름 가격을 설정함으로써 전략적 택시 기사와 승객이 총 이동 비용을 최소화하고 서비스 효율성을 극대화하는 방식으로 행동하게 하며, 다항 시간 계산이 가능한 온라인 환경에서 (1−δ)-경쟁 비율을 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 시간과 공간에 따라 변하는 수요와 공급이 존재하는 동적 라이드셰어링 시스템에서 사회적 복지를 최대화하기 위해.
• 연속 및 이산 모델 모두에서 승객-택시 균형을 유도하는 솝아오름 가격 설정 메커니즘을 설계하기 위해.
• 승객의 가치 평가를 정직하게 보고하는 것이 승객에게 지배 전략이 되도록 보장하기 위해.
• 온라인 환경에서 사회적 복지를 거의 최적화하는 데에 필요한 최적의 솝아오름 가격을 계산하는 다항 시간 알고리즘을 제공하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 수요 및 공급 이동 상황에서 온라인 알고리즘의 엄밀한 경쟁 비율 한계를 도출하기 위해.

제안 방법

• 택시 기사와 승객을 솝아오름 가격에 기반해 할당함으로써 총 이동 비용을 최소화하는 최소비용 유량 문제로 시스템을 모델링한다.
• 모든 전략적 참여자가 최적 반응을 취하는 승객-택시 균형을 정의한다: 택시 기사들은 (솟아오름 가격 − 거리)를 최대화하는 경로를 선택하고, 승객은 가치가 솝아오름 가격을 초과할 경우에만 운행을 수락한다.
• 공급 분포를 시간과 장소에 따라 한 분포에서 다른 분포로 옮기는 데 드는 비용을 측정하기 위해 지구이동 거리 메트릭을 사용한다.
• 공급을 이전 수요와 동일하게 설정하는 온라인 알고리즘 'match'를 적용하여 총 변동 이격도 하에서 (1−δ)-경쟁성을 확보한다.
• 모든 간선 길이가 유한한 일반적인 메트릭에 대해 확장하여, 이러한 제약 조건 하에서 (1−δℓ_max)-경쟁성을 증명한다.
• 균형의 존재성을 증명하고, 제안된 메커니즘 하에서 승객의 가치 평가를 정직하게 보고하는 것이 지배 전략임을 보여준다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간에 따라 변하는 라이드셰어링 시스템에서 사회적 복지를 극대화하기 위해 온라인 솝아오름 가격 설정을 설계할 수 있는가?
• RQ2 동적 수요-공급 환경에서 온라인 알고리즘이 달성할 수 있는 경쟁 비율은 무엇인가?
• RQ3 균형을 유도하여 사회적 복지를 극대화하는 데에 필요한 솝아오름 가격은 어떻게 다항 시간 내에 계산할 수 있는가?
• RQ4 제안된 가격 설정 메커니즘 하에서 승객의 가치 평가를 정직하게 보고하는 것이 지배 전략인가?
• RQ5 이러한 시스템에서 온라인 성능의 이론적 한계는 경쟁 비율 측면에서 어떻게 나타나는가?

주요 결과

• 제안된 온라인 알고리즘 'match'는 간선 길이가 1일 경우 δ가 시간에 따른 수요의 총 변동 이격도이므로 (1−δ)-경쟁 비율을 달성한다.
• 최대 간선 길이 ℓ_max를 갖는 일반적인 메트릭에서는 경쟁 비율이 (1−δℓ_max)로 나타나 메트릭 척도에 의존함을 보여준다.
• 어떤 온라인 알고리즘도 (1−δ/4)를 초과하는 경쟁 비율을 달성할 수 없음을 증명하여 이론적 하한선을 설정한다.
• 속아오름 가격은 연속 및 이산 모델 모두에서 사회적 복지를 극대화하는 균형을 유도하기 위해 다항 시간 내에 계산 가능하다.
• 승객의 가치 평가를 정직하게 보고하는 것이 지배 전략이며, 이는 inccentive compatibility(인센티브 호환성)을 보장한다.
• 모델은 택시 기사의 개인화된 비용을 지원하여 베이지안 가정 하에서 초기 투자 비용과 사적 비용 구조를 포함할 수 있다.