TESLA：一个融入全局公平性的出租车集中调度方法

荣辉桂; 张群; 周巡

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TESLA: A Centralized Taxi Dispatching Approach with Global Fairness

首发时间：2019-03-25

Rong Huigui ¹
Rong Huigui, male, associate professor, major research direction: data mining, machine learning.
Zhang Qun ¹
Zhang Qun, male, graduate student, major research direction: machine learning, spatiotemporal data mining, big data analysis.
Zhou Xun ²

1、Department of Computer Science, University of Hunan, Changsha City, 410082
2、Department of Management Science, University of Iowa, Iowa City, 50011

Abstract：Taxi service plays an important part in urban transportation systems. Traditional taxi business model suffer from low efficiency. The development of smart phones and mobile computing has made centralized taxi dispatching possible. Existing taxi dispatching algorithms mostly focus on optimizing the overall profit of the entire fleet but ignore the income fairness issue of drivers. This may cause problem for driver engagement and drivers' working desire. In this paper, authors study how to improve the overall taxi drivers' revenue in a fleet while addressing the fairness issue in a central dispatching mode. They first identify the unfairness issue from the taxi dispatch process and propose a novel solution to match taxis and passengers in real time, namely cenTralizEd diSpatch with gLobal fAirness (TESLA). They design a dispatching system to improve driver's revenue efficiency and reduce passengers' waiting time under the premise of ensuring driver income fairness. The experimental results show that their TESLA approach outperforms the real taxi operation strategy and a baseline approach.

keywords： Software engineering Centralized dispatching Global fairness Revenue efficiency

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TESLA：一个融入全局公平性的出租车集中调度方法

荣辉桂 ¹
Rong Huigui, male, associate professor, major research direction: data mining, machine learning.
张群 ¹
Zhang Qun, male, graduate student, major research direction: machine learning, spatiotemporal data mining, big data analysis.
周巡 ²

1、湖南大学信息科学与工程学院，长沙市，410082
2、爱荷华大学管理科学系，爱荷华市，50011

摘要：出租车服务在城市交通系统中扮演着一个重要的角色，然而，传统的出租车商业模式一直存在效率低下的问题。智能手机和移动计算的发展使出租车的集中调度成为可能，现有的出租车调度算法主要集中在优化系统的的整体利润，但忽略了司机的收入公平问题，这可能会导致出租车司机的工作积极性降低。在本文中，作者研究如何在集中调度模式下提高出租车司机的整体收入，同时解决出租车司机之间的收入公平性问题，他们首先从出租车调度过程中发现不公平问题，并提出一种新的解决方案(TESLA)，来实时地匹配出租车和乘客。他们设计了一个调度系统，在保证司机收入公平的前提下，提高出租车司机的收入效率，减少乘客的等待时间，并且通过实验结果表明了他们的TESLA方法优于真实的出租车运营策略和基线方法。

关键词：软件工程集中调度全局公平性收入效率

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Rong Huigui,Zhang Qun,Zhou Xun. TESLA: A Centralized Taxi Dispatching Approach with Global Fairness[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2019-03-25]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201903-320.

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论文编号	201903-320
论文题目	TESLA：一个融入全局公平性的出租车集中调度方法
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