ピーク需要時における環境配慮型オンライン配車割り当てアルゴリズム：準最適解へのアプローチ

核心概念

ライドシェアプラットフォームにおいて、乗客の待ち時間を最小限に抑えつつ二酸化炭素排出量を削減するため、走行距離上限を動的に調整する配車割り当てアルゴリズム（LARA）を提案する。

要約

本論文は、ライドシェアプラットフォームにおける二酸化炭素排出量削減と乗客の待ち時間最小化を両立させる、新たなオンライン配車割り当てアルゴリズム「LARA」を提案しています。
研究背景

近年、ライドシェアサービスは急速に普及し、交通手段の選択肢として定着しつつあります。
しかし、ライドシェアサービスの利用増加に伴い、二酸化炭素排出量の増加が懸念されています。
特に、乗客を乗せずに走行する「デッドヘッド走行」は、排出量増加の大きな要因となっています。
ピーク需要時には、配車リクエスト数がプラットフォームの処理能力を超え、デッドヘッド走行距離の増加と排出量増加につながる可能性があります。
デッドヘッド走行距離を削減することで排出量を削減できますが、乗客の待ち時間が長くなり、ユーザーエクスペリエンスが低下する可能性があります。
研究目的

本研究では、排出量削減とサービス品質の維持（特に乗客の待ち時間）のバランスを考慮した、持続可能なライドシェアシステムの構築を目指しています。
提案手法：LARA

LARAは、ドライバーの最大許容デッドヘッド走行距離を動的に調整し、それに基づいて配車リクエストを割り当てるオンラインアルゴリズムです。
LARAは、割り当て待ち行列（割り当てられていないリクエスト）の長さに基づいて、デッドヘッド走行距離の上限を調整します。
LARAは、リアルタイムの状況に基づいてデッドヘッド走行距離の上限を調整することで、排出量と待ち時間の両方を削減することを目指します。
理論的評価

LARAは、オフラインの最適アルゴリズムと比較して、オンライン設定で準最適なパフォーマンスを達成することが証明されています。
LARAの目的関数の値は、DCPの最適解から一定の範囲内に収まることが示されています（定理1）。
また、LARAが割り当て待ち行列の長さによって制約されない場合、この範囲はゼロに近づくことが示されています。
実験的評価

合成データと現実世界のデータセット（RideAustinデータセット）の両方を使用して、LARAのパフォーマンスを評価しました。
LARAを、既存の排出量を考慮した配車割り当てアルゴリズムであるTORA[30]や、その他のヒューリスティックな手法と比較しました。
結果として、LARAは、ピーク需要時に排出量と待ち時間の両方を大幅に削減することが示されました。
例えば、従来の手法と比較して、LARAは、合成データセットでは平均排出量を最大34.2%削減し（図3）、現実世界のデータセットでは最大13.9%削減しました（図6）。
LARAは、さまざまなシナリオにおいて、競合するアルゴリズムを常に上回るパフォーマンスを発揮しました。
考察

LARAの分析により、排出量削減とドライバー間の公平な配車割り当てのバランスを取るためのトレードオフが存在することが明らかになりました。
結論

本論文では、オンラインデッドヘッド制御の問題を紹介し、ライドシェアプラットフォームの予想される二酸化炭素排出量を削減しながら、乗客の待ち時間を短く保つことを目的とした最適化問題として定式化しました。
LARAは、動的にデッドヘッド走行距離の上限を調整することで、準最適なソリューションを実現するように設計されたオンラインアルゴリズムです。
LARAは、合成データセットと現実世界のデータセットの両方で評価され、排出量と待ち時間の両方を削減する上で優れたパフォーマンスを発揮することが示されました。

統計

2022年、輸送部門は温室効果ガス排出量の28.4%を占めた。
2050年までに、都市部の自動車交通量は2倍近くに増加し、都市部の交通機関からのCO2排出量は26%増加すると予測されている。
Statistaによると、世界のライドシェア市場は大幅な成長を遂げると予想されており、2024年までに1,676億ドル、2029年までに2,128億ドルの収益が見込まれています。
ユーザー数は2029年までに23億1,000万人に達すると予測されており、ユーザー普及率は2024年の23.1%から2029年には28.6%に上昇する見込みです。
ライドシェアされた車の乗車は、同等の自家用車の乗車に比べて、平均で47%多くCO2を排出する。
デッドヘッド距離を5kmから50kmに増やすと、1回の走行あたりの平均排出量は33%削減されるが、乗客の平均待ち時間は52%増加する。
LARAは、合成データセットでは最大34.2%、現実世界のデータセットでは最大13.9%の排出量削減を達成した。
LARA with α = 0.25は、異なるバッチ期間において、CDと比較して8.7%から15.7%の待ち時間短縮を達成した。

抽出されたキーインサイト

Near-Optimal Emission-Aware Online Ride Assignment Algorithm for Peak Demand Hours

by Ali Zeynali,... 場所 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01412.pdf

深掘り質問

ライドシェアの排出量削減と公共交通機関の利用促進をどのように両立させることができるか？

ライドシェアの排出量削減と公共交通機関の利用促進の両立は、持続可能な交通システム構築のために重要な課題です。以下に、両者を両立させるための対策をいくつかご紹介します。

公共交通機関との連携強化: ライドシェアを、公共交通機関の空白地帯を補完する「ラストワンマイル」の手段として位置づけ、シームレスな乗り継ぎを促進する。具体的には、ライドシェアアプリ上で公共交通機関のルート検索や予約、決済を可能にするなどが考えられます。
相乗りサービスの促進: LARAのようなアルゴリズムを活用し、相乗りによる運行距離の削減と、それに伴う排出量削減を推進する。同時に、相乗りによる割引を導入することで、利用者へのインセンティブを高めることも有効です。
需要に応じて柔軟に料金設定: ピーク時間帯や混雑地域でのライドシェア利用には割増料金を設定することで、公共交通機関への利用転換を促す。また、割増料金の一部を公共交通機関の運営費に充てることで、財政支援につなげることも考えられます。
環境負荷に応じた課金制度: 排出量の少ない車両を利用するドライバーへの報酬を増額する、あるいは排出量の多い車両への課税を強化するなど、環境負荷に応じた課金制度を導入することで、環境に配慮したサービス提供を促進する。
公共交通機関のサービス向上: 公共交通機関の利便性や快適性を向上させることで、公共交通機関を選択肢としてより魅力的にする。例えば、運行頻度の増加、無料Wi-Fiの整備、バリアフリー化などが考えられます。
これらの対策を総合的に推進することで、ライドシェアのメリットを活かしつつ、公共交通機関との適切な役割分担を実現し、持続可能な都市交通システムを構築していくことが可能となります。

LARAはドライバーの収入にどのような影響を与えるか？公平性を保つための対策は？

LARAは、排出量削減と待ち時間短縮を両立させることを目的としていますが、ドライバーの収入への影響や公平性の観点からも検討が必要です。
収入への影響:

プラスの影響: LARAは無駄な走行距離を減らすため、ドライバーはより多くの乗客を効率的に運べる可能性があります。結果として、ドライバーの収入増加につながる可能性も考えられます。
マイナスの影響: 一方で、LARAは必ずしもドライバーにとって収益性の高いリクエストを優先的に割り当てるわけではありません。そのため、場合によっては、ドライバーの収入が減少する可能性も考えられます。
公平性を保つための対策:

報酬体系の見直し: 排出量の少ない車両を使うドライバーへの報酬を増額する、あるいは走行距離あたりの報酬を高く設定するなど、LARAのアルゴリズムを反映した報酬体系にすることで、ドライバーのモチベーションを維持しながら、排出量削減を促進することが重要です。
最低収入保証: LARAの導入によってドライバーの収入が減少した場合に備え、一定の最低収入を保証する制度を設けることで、ドライバーの不安を解消する。
透明性の確保: LARAのアルゴリズムや報酬体系に関する情報をドライバーに開示することで、システムへの理解と信頼を深める。
フィードバックの収集: ドライバーからのフィードバックを収集し、アルゴリズムや報酬体系の改善に活かすことで、より公平で持続可能なシステムを構築する。
LARAのようなアルゴリズムは、ドライバーの収入と公平性に配慮しながら設計・運用していくことが重要です。

自動運転技術の進歩は、LARAのようなアルゴリズムの設計と効率にどのような影響を与えるか？

自動運転技術の進歩は、LARAのようなアルゴリズムの設計と効率に大きな影響を与えると考えられます。

より正確な予測と制御: 自動運転技術により、車両の位置情報、速度、周辺環境などがリアルタイムで取得可能になります。これにより、LARAはより正確に乗車リクエスト発生の時間と場所を予測し、より効率的な配車計画を立てることが可能になります。
最適化の高度化: 自動運転技術により、車両の加減速やルート選択をアルゴリズムで最適化することが可能になります。LARAは、これらの要素も考慮に入れて、排出量削減と待ち時間短縮をより高度に両立させることができます。
動的な料金設定: 自動運転と連携することで、需要と供給、さらには排出量や交通状況をリアルタイムに反映した、よりきめ細かい動的な料金設定が可能になります。
新たなサービスの可能性: 自動運転技術とLARAの組み合わせは、オンデマンドバスやシェアタクシーなど、従来の公共交通機関とライドシェアの中間的なサービスを生み出す可能性も秘めています。
一方で、自動運転技術の導入により、以下のような課題も想定されます。

アルゴリズムの複雑化: 自動運転技術の導入により、考慮すべき要素が増え、アルゴリズムが複雑化する可能性があります。
セキュリティとプライバシー: 自動運転技術の導入により、セキュリティとプライバシーに関する懸念が生じます。LARAは、これらの問題にも対応する必要があります。
自動運転技術の進歩は、LARAのようなアルゴリズムに大きな変化をもたらすと予想されます。これらの変化を予測し、適切に対応することで、より効率的で持続可能なモビリティサービスの実現が可能になるでしょう。