Uber Stable: Formulating Rideshare System Matching Algorithm

Konsep Inti

Rideshare platforms like Uber face challenges in balancing driver satisfaction and revenue maximization. Implementing the Gale-Shapley algorithm can enhance equity for drivers while maintaining system efficiency.

Abstrak

I. Introduction

• Peer-to-peer ride-sharing platforms revolutionize transportation and labor markets.
• Systems address bipartite matching between riders and drivers.
• Research focuses on literature review of existing platforms, driver satisfaction enhancement, and novel algorithm development.

II. Previous Work

• Fairness crucial for driver well-being and long-term stability.
• OSM-KIID model prioritizes profit maximization and preference satisfaction.

III. Algorithm Design

• Model rideshare as two-sided matching problem with equitable income distribution for drivers.
• Gale-Shapley algorithm ensures stable matching with optimal outcomes.

IV. Simulation Design

• City framework simulates 100x100 grid with city center focus.
• Driver generation includes unique cost coefficients and starting locations.

V. Results

• DA algorithm outperforms Random Matching and Closest Neighbors in optimizing driver revenue.
• Hypothetically fair DA variant generates higher revenue, emphasizing equity importance.

VI. Reflections and Conclusion

• Gale-Shapley algorithm enhances driver revenue while promoting fairness.
• Future studies may explore dynamic pricing models and abnormal driving behavior analysis.

Statistik

ドライバー提案のDAアルゴリズムは最も高い累積収入を生み出しました。
クローズド（最も近いドライバーと乗客がマッチングされる）次に、ボストンアルゴリズム、そしてランダムが続きます。

Kutipan

Wawasan Utama Disaring Dari

Uber Stable

by Rhea Acharya... pada arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13083.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

乗客満足度と収益最大化のバランスを取るために、Gale-Shapleyアルゴリズムの実装がどのようにドライバーの公平性を向上させ、システム効率を維持することができるか

Gale-Shapleyアルゴリズムは、ドライバーの収入を最適化する際に他のマッチングアルゴリズムよりも優れています。このアルゴリズムでは、乗客とドライバーがそれぞれ持つ好みや重要視する要素を考慮し、安定したマッチングを実現します。具体的には、乗客の支払い意思やドライバーのコストなどを考慮して相互に提案と受諾を行うことで、効率的かつ公平なマッチングが可能です。この方法によって、システム全体の収益最大化だけでなく個々の利益も考慮されるため、ドライバー間での収入格差が縮小し公正性が向上します。

Uberなどのライドシェアプラットフォームは、運転手の満足度と収益最大化をどのように調整することができますか

Uberなどのライドシェアプラットフォームは運転手の満足度と収益最大化を調整するためにいくつかの戦略を採用しています。例えば、「Two-Sided Fairness」モデルでは、長期的な安定性や運転手への公平な報酬配分を重視しました。また、「Preference-Aware Task Assignment」モデルでは個々人特有の好みや条件（例：距離・時間）を考慮しつつタスク割り当てを行いました。これら多面的な取り組みによって乗客満足度とシステム全体収益最大化という二律背反する目標間でバランスが取られます。

将来的な研究では、動的価格設定モデルや異常な運転行動分析など、どのような側面を探求すべきですか

将来的な研究では動的価格設定モデルや異常時運転行動分析等幾つか側面が探求すべきです。

動的価格設定モデル: 需要供給関係から価格変動させることで需要ピーク時等効果的料金設定
異常時運転行動分析: 深夜・休日等通常外出時間帯で発生する需要増加/減少パターン把握
これら新たな側面から得られる知見は今後サービス改善及び効率向上に寄与し得る点でも極めて重要です。