[论文解读] Fairness-Enhancing Vehicle Rebalancing in the Ride-hailing System

Xiaotong Guo, Hanyong Xu+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 29, 2023

Transportation and Mobility Innovations被引用 4

一句话总结

本文提出了一种增强公平性的网约车车辆再平衡框架，结合了社会意识时空图卷积网络（SA-STGCN）以实现公平的需求预测，以及融合公平性的匹配集成车辆再平衡（MIVR）模型以实现均衡的车辆分布。该方法降低了预测偏差，提升了服务公平性，使等待时间标准差减少6.48%，平均等待时间降低0.49%，实现了公平性与运营效率的双赢。

ABSTRACT

The rapid growth of the ride-hailing industry has revolutionized urban transportation worldwide. Despite its benefits, equity concerns arise as underserved communities face limited accessibility to affordable ride-hailing services. A key issue in this context is the vehicle rebalancing problem, where idle vehicles are moved to areas with anticipated demand. Without equitable approaches in demand forecasting and rebalancing strategies, these practices can further deepen existing inequities. In the realm of ride-hailing, three main facets of fairness are recognized: algorithmic fairness, fairness to drivers, and fairness to riders. This paper focuses on enhancing both algorithmic and rider fairness through a novel vehicle rebalancing method. We introduce an approach that combines a Socio-Aware Spatial-Temporal Graph Convolutional Network (SA-STGCN) for refined demand prediction and a fairness-integrated Matching-Integrated Vehicle Rebalancing (MIVR) model for subsequent vehicle rebalancing. Our methodology is designed to reduce prediction discrepancies and ensure equitable service provision across diverse regions. The effectiveness of our system is evaluated using simulations based on real-world ride-hailing data. The results suggest that our proposed method enhances both accuracy and fairness in forecasting ride-hailing demand, ultimately resulting in more equitable vehicle rebalancing in subsequent operations. Specifically, the algorithm developed in this study effectively reduces the standard deviation and average customer wait times by 6.48% and 0.49%, respectively. This achievement signifies a beneficial outcome for ride-hailing platforms, striking a balance between operational efficiency and fairness.

研究动机与目标

• 为应对网约车系统中日益增长的公平性问题，即由于需求预测和再平衡策略中的偏见，导致服务不足的社区难以获得充分服务。
• 通过在模型架构中整合社会经济数据与时空模式，减少需求预测中的算法偏见。
• 通过最小化不同地理区域间客户等待时间的差异，提升乘客公平性，尤其关注低收入和历史服务不足的区域。
• 开发一种车辆再平衡策略，在运营效率与公平的服务分布之间取得平衡，避免对低需求区域造成不利影响的反馈循环。
• 证明在预测与再平衡中实现公平性可与系统整体性能提升共存，实现帕累托改进。

提出的方法

• SA-STGCN模型整合了社会丰富化的邻接矩阵，用于编码人口统计与经济数据（如贫困水平），以改善需求预测中的空间表征。
• 该模型应用偏差减少正则化，以最小化各区域（尤其是低需求、低收入区域）的预测误差。
• MIVR模型中的公平性集成目标函数将等待时间方差与平均等待时间作为优化目标，通过超参数λ与γ平衡公平性与效率。
• MIVR模型采用匹配集成方法，分配再平衡移动，优先实现各区域间车辆的公平分布。
• 系统使用基于纽约市真实网约车数据训练的模拟器进行评估，其时空需求模式已与实际出租车行程数据验证一致。
• 对目标函数中λ与γ的超参数调优，实现了平均等待时间与等待时间标准差的同时降低。

(a) NYC Ride-Hailing Demand Distribution (by taxi zones)

实验结果

研究问题

• RQ1 将社会经济数据整合进时空图神经网络是否能提升在多样化城市区域中网约车需求预测的公平性？
• RQ2 融合公平性的车辆再平衡模型在多大程度上可减少高需求与低需求区域之间客户等待时间的差异？
• RQ3 提升需求预测中的公平性是否能带来更公平的车辆分布，并在后续再平衡操作中提升服务公平性？
• RQ4 通过同时优化公平性与运营效率，是否可在网约车系统中实现帕累托改进？
• RQ5 公平性感知目标函数中的超参数如何影响平均等待时间与等待时间方差之间的权衡？

主要发现

• SA-STGCN模型在准确性和公平性方面显著优于标准需求预测模型，尤其在低收入与低需求区域表现更优。
• 融合公平性的MIVR模型使客户等待时间的标准差降低了6.48%，表明各区域间等待时间分布更加公平。
• 通过所提框架，平均客户等待时间降低了0.49%，表明系统效率得到提升。
• 公平性与效率的联合优化实现了帕累托改进，即公平性与整体运营表现同时得到增强。
• 该框架有效打破了负面反馈循环：低需求、服务不足区域因预测不足与盈利能力低而长期得不到足够车辆。
• 结果表明，在需求预测与再平衡中整合公平性，可在不牺牲系统性能的前提下，带来更具包容性的出行成果。

(b) NYC Poverty Map (by census tracts)