Order Dispatching in Ride-Pooling with Walking Points Search

Abstract

Ride-pooling has significantly enhanced the system efficiency in current on-demand ride-sharing services. However, as the numbers of on-board passengers increase, more detours inevitably occur since it provides door-to-door service for everyone. To solve this problem, we focus on rider-participating dispatch by searching walking points, equivalent to alternative pick-up points from origins and alternative drop-off points from destinations. Based on the existing framework for large-scale ride-pooling, we develop our walking point search algorithm, which finds cost-minimizing alternatives. In addition, our approach enables the model to reflect the sensitivity of riders to given walking points by introducing the probability of riders acceptance. We conduct a simulation with the Yellow Cap Taxi dataset in New York City to validate and compare with the base model, which does not include walking. The results show an increase from 69.56% to 77.84% in the service rate, an improvement of 18.2% in delay time, and 8.6% in in-vehicle time. With the increased service rate, the average travel times of vehicles are reduced by 1.5%, allowing drivers to spend more time rebalancing. Furthermore, we show that the effect of walking is maximized in high-demand areas during peak hours. This study demonstrates that walking can substantially enhance operational efficiency, mitigating the supply-demand imbalance with limited fleets. The proposed model can also be utilized in optimizing the meeting points for various high-capacity vehicles, such as on-demand shuttles.

Ride-pooling 서비스는 기존의 ride-sharing 서비스의 시스템 효율성을 크게 증대시켰다. 하지만 여러 명의 승객들이 하나의 차량에 동승하여 운행하는 특성으로 인해, 동승하는 승객들이 많을수록 승객당 통행 지체 시간이 길어진다는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 승객들의 기존 승하차 지점으로부터 걸어서 도달 가능한 대안 승하차 지점을 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 승객-차량 배정 프레임워크를 기반으로, 비용을 최소화하는 대안 승하차지점 탐색 알고리즘을 구현하였다. 또한, 도보 이동 거리에 대한 승차 수락률 모델을 통해 승객들의 도보 이동에 대한 민감도를 반영하였다. 뉴욕시티의 옐로우캡 택시 데이터를 이용한 하루 동안의 시뮬레이션을 통해 제안한 모델을 검증하고 기존 모델과의 비교를 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 서비스율은 69.56%에서 77.84%로 증가하였으며, 통행 지체 시간은 평균적으로 18.2% 감소하였고, 차내 시간은 8.6% 감소하였다. 서비스율의 증가와 함께, 차량들의 평균 총 운행 시간은 1.5% 감소하였고 이는 차량 재배치 시간의 증가로 이어짐을 확인하였다. 또한, 시뮬레이션 결과를 시공간 상에서 분석함으로서, 피크 시간대에 수요가 밀집되는 지역에서 도보 이동의 효과가 극대화됨을 보였다. 본 연구는 도보 이동을 통한 대안 승하차지점 이용이 ride-pooling 서비스의 운영 효율성을 향상시키며, 제한된 수의 공급 대수로 수요-공급의 불균형을 해소시킴을 증명하였다. 제안된 모델은 택시 뿐 아니라 수요응답형 셔틀 등 다양한 종류의 다인승 차량 서비스에서 승객과 차량의 승하차 지점을 최적화하는 데에 활용될 수 있다.