A Fairness-Oriented Reinforcement Learning Approach for the Operation and Control of Shared Micromobility Services

📄 arXiv: 2403.15780v3 📥 PDF

作者: Matteo Cederle, Luca Vittorio Piron, Marina Ceccon, Federico Chiariotti, Alessandro Fabris, Marco Fabris, Gian Antonio Susto

分类: eess.SY, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-03-23 (更新: 2025-01-17)

备注: 6 pages, 3 figures, accepted at the 2025 American Control Conference (ACC) on January 17th, 2025

期刊: In: 2025 American Control Conference (ACC). IEEE, 2025. p. 565-570

DOI: 10.23919/ACC63710.2025.11107820

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出公平导向的强化学习方法以优化共享微移动服务

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 公平性 强化学习 共享出行 微移动服务 Q学习 算法优化 城市交通

📋 核心要点

  1. 现有方法在共享微移动服务中未能有效平衡性能优化与公平性，导致用户体验不均。
  2. 论文提出了一种基于Q学习的公平导向强化学习框架，旨在优化运营商性能的同时确保用户公平。
  3. 实验结果表明，该方法在减少不平等方面表现出色，减少幅度高达85%，成本增加仅为30%。

📝 摘要（中文）

随着机器学习在各个领域的普及，公平性成为AI社区的关键关注点。然而，在智能出行领域，公平导向的方法仍然未得到充分探索。为填补这一空白，本研究探讨了在共享微移动服务中性能优化与算法公平性之间的平衡，提出了一种基于强化学习的新框架。利用Q学习，该方法在不同区域实现了基于基尼指数的公平结果。通过车辆重新平衡，该方案在确保用户公平原则的同时最大化运营商性能，减少不平等现象高达85%，而成本仅增加30%。通过合成数据的案例研究验证了我们的见解，并强调了城市微移动中的公平性重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决共享微移动服务中性能优化与用户公平性之间的矛盾。现有方法往往忽视了不同区域用户的公平性，导致服务不均衡。

核心思路：本研究提出了一种公平导向的强化学习框架，通过Q学习算法实现公平性与性能的双重优化。该设计旨在在提升运营商收益的同时，确保用户的公平体验。

技术框架：整体架构包括数据收集、Q学习模型训练、车辆重新平衡策略和公平性评估模块。数据收集阶段获取不同区域的需求和供给信息，随后通过Q学习优化决策。

关键创新：最重要的技术创新在于将公平性指标（如基尼指数）引入强化学习框架中，使得算法不仅关注性能，还兼顾用户公平性，这与传统方法的单一优化目标形成鲜明对比。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来平衡性能与公平性，并设计了适应不同区域特征的网络结构，以确保模型能够有效学习并应用于实际场景。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在公平性方面减少了不平等现象高达85%，而运营成本仅增加了30%。这一显著提升表明，公平导向的强化学习方法在共享微移动服务中具有重要的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市共享出行、公共交通优化和智能交通系统。通过引入公平性原则，能够提升用户满意度，促进社会公平，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

As Machine Learning grows in popularity across various fields, equity has become a key focus for the AI community. However, fairness-oriented approaches are still underexplored in smart mobility. Addressing this gap, our study investigates the balance between performance optimization and algorithmic fairness in shared micromobility services providing a novel framework based on Reinforcement Learning. Exploiting Q-learning, the proposed methodology achieves equitable outcomes in terms of the Gini index across different areas characterized by their distance from central hubs. Through vehicle rebalancing, the provided scheme maximizes operator performance while ensuring fairness principles for users, reducing iniquity by up to 85% while only increasing costs by 30% (w.r.t. applying no equity adjustment). A case study with synthetic data validates our insights and highlights the importance of fairness in urban micromobility (source code: https://github.com/mcederle99/FairMSS.git).