[论文解读] An online mechanism for ridesharing in autonomous mobility-on-demand systems

Wen Shen, Cristina V. Lopes+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 9, 2016

Transportation and Mobility Innovations参考文献 23被引用 3

一句话总结

本文提出了一种用于自主出行即服务（AMoD）系统的在线、报价机制（IORS），通过事后的激励相容性、个体理性以及预算平衡，激励乘客真实报告需求。数值结果表明，IORS在性能上与最优和离线拍卖基准方法相比表现具有竞争力。

ABSTRACT

With proper management, Autonomous Mobility-on-Demand (AMoD) systems have great potential to satisfy the transport demand of urban populations by providing safe, convenient, and affordable ridesharing services. Meanwhile, such systems can substantially decrease private car ownership and use, and thus significantly reduce traffic congestion, energy consumption, and carbon emissions. To achieve this objective, an AMoD system requires private information about the demand from passengers. However, due to self-interestedness, passengers are unlikely to cooperate with the service providers in this regard. Therefore, an online mechanism is desirable if it incentivizes passengers to truthfully report their actual demand. For the purpose of promoting ridesharing, we hereby introduce a posted-price, integrated online ridesharing mechanism (IORS) that satisfies desirable properties such as ex-post incentive compatibility, individual rationality, and budget-balance. Numerical results indicate the competitiveness of IORS compared with two benchmarks, namely the optimal assignment and an offline, auction-based mechanism.

研究动机与目标

• 为解决在自主出行即服务（AMoD）系统中，乘客因自利动机而隐瞒私人需求信息的挑战。
• 设计一种在线机制，促进真实需求报告，且不依赖于离线或拍卖方法。
• 在保持激励相容性和预算平衡等理想经济特性的同时，将共享出行整合到 AMoD 系统中。
• 将所提机制与最优分配和离线拍卖基准方法进行性能评估。

提出的方法

• 该机制采用报价框架，其中价格根据实时系统状态和需求预测设定。
• 通过使用集中式在线分配算法，动态匹配乘客与共享乘车，实现共享出行的集成。
• 通过使乘客的激励与真实报告出发地、目的地及共享意愿保持一致，确保事后的激励相容性。
• 通过确保乘客仅在相对于独行旅行获得收益时才加入乘车，维持个体理性。
• 通过确保系统无需外部补贴或向乘客收取超过服务成本的费用，维持预算平衡。
• 该机制实时运行，无需对未来需求有先验知识，即可适应新请求和系统状态变化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种在线机制，以激励在自主出行即服务系统中真实报告需求？
• RQ2 在自利乘客行为下，将共享出行整合到在线 AMoD 系统中会产生哪些性能权衡？
• RQ3 所提机制在效率和公平性方面与最优分配和离线拍卖机制相比表现如何？
• RQ4 在动态共享出行环境中，报价机制能否实现激励相容性和预算平衡等强经济特性？

主要发现

• IORS 机制实现了事后的激励相容性，确保乘客通过真实报告需求获得更好结果。
• 个体理性得到维持，因为乘客仅在相对于独行旅行获得收益时才接受乘车。
• 预算平衡得以实现，意味着系统无需外部补贴或向用户过度收费。
• 数值结果表明，IORS 在系统效率方面与最优分配机制相比表现具有竞争力。
• 尽管在无未来需求知识的情况下实时运行，IORS 在性能上也与离线拍卖机制相当。