i-Rebalance: Personalized Vehicle Repositioning for Supply Demand Balance
作者: Haoyang Chen, Peiyan Sun, Qiyuan Song, Wanyuan Wang, Weiwei Wu, Wencan Zhang, Guanyu Gao, Yan Lyu
分类: cs.AI, cs.MA
发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-04-02)
💡 一句话要点
提出i-Rebalance以解决网约车供需平衡问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 个性化推荐 深度强化学习 车辆重新定位 供需平衡 网约车平台 动态资源分配 用户偏好
📋 核心要点
- 现有车辆重新定位方法将司机视为同质化代理，未考虑司机的个性化偏好，导致供需平衡效果不佳。
- i-Rebalance通过深度强化学习，提出个性化的车辆重新定位策略，允许司机自主决定是否接受建议。
- 实验证明，i-Rebalance显著提高了司机的接受率和收入，验证了其在实际应用中的有效性。
📝 摘要（中文）
网约车平台面临供需平衡的挑战。现有的车辆重新定位技术通常将司机视为同质化代理，并假设他们会遵循重新定位的建议。本文考虑了更为现实的司机中心场景，提出了i-Rebalance，一种基于深度强化学习的个性化车辆重新定位技术。i-Rebalance通过涉及99名真实司机的现场用户研究，估计司机接受重新定位建议的决策。该方法采用双重DRL代理的顺序重新定位策略，优化供需平衡并增强偏好满意度。实验证明，i-Rebalance提高了司机接受率38.07%和总收入9.97%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决网约车供需平衡中的车辆重新定位问题。现有方法未考虑司机的个性化偏好，导致重新定位效果不理想。
核心思路：i-Rebalance通过深度强化学习，采用个性化的推荐机制，使司机能够自主选择是否接受重新定位建议，从而提高供需匹配效率。
技术框架：i-Rebalance的整体架构包括两个主要模块：Grid Agent用于确定闲置车辆的重新定位顺序，Vehicle Agent则为每辆车提供个性化的推荐。该方法采用顺序学习策略，优化了动作空间。
关键创新：i-Rebalance的核心创新在于引入了双重DRL代理和顺序重新定位策略，这与传统的联合动作方法相比，能够在更小的动作空间内进行更有效的策略训练。
关键设计：在设计中，i-Rebalance使用了特定的损失函数来平衡供需，并通过现场用户研究收集司机的偏好数据，以优化推荐效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，i-Rebalance显著提高了司机的接受率，提升幅度达到38.07%，同时总收入增加了9.97%。这些结果表明，个性化的推荐策略在实际应用中具有显著的效果。
🎯 应用场景
i-Rebalance的研究成果可广泛应用于网约车、共享出行等领域，帮助平台更好地平衡供需关系，提高司机的满意度和收入。未来，该技术还可以扩展到其他需要动态资源分配的场景，如物流配送和共享经济等。
📄 摘要（原文）
Ride-hailing platforms have been facing the challenge of balancing demand and supply. Existing vehicle reposition techniques often treat drivers as homogeneous agents and relocate them deterministically, assuming compliance with the reposition. In this paper, we consider a more realistic and driver-centric scenario where drivers have unique cruising preferences and can decide whether to take the recommendation or not on their own. We propose i-Rebalance, a personalized vehicle reposition technique with deep reinforcement learning (DRL). i-Rebalance estimates drivers' decisions on accepting reposition recommendations through an on-field user study involving 99 real drivers. To optimize supply-demand balance and enhance preference satisfaction simultaneously, i-Rebalance has a sequential reposition strategy with dual DRL agents: Grid Agent to determine the reposition order of idle vehicles, and Vehicle Agent to provide personalized recommendations to each vehicle in the pre-defined order. This sequential learning strategy facilitates more effective policy training within a smaller action space compared to traditional joint-action methods. Evaluation of real-world trajectory data shows that i-Rebalance improves driver acceptance rate by 38.07% and total driver income by 9.97%.