Column Generation Approach for Dynamic Ridesharing Problem

Abstract

Recent advances in GPS and telecommunications technologies have made ridesharing a widespread practice around the world. By matching drivers and passengers with near-distance destinations and similar time schedules, ridesharing saves individuals travel costs by enabling them to share vehicles. It is also an effective way to reduce traffic congestion and greenhouse gas emissions. Ridesharing problem can be modeled as a dial-a-ride problem with time windows. However, the dynamic nature of ridesharing raises questions about how to effectively and efficiently allocate customers to drivers. This study looks at a solution to the dynamic ridesharing problem in which passengers share travel costs at the same ratio. The problem is formulated as a mixed-integer program and a column generation approach is suggested. As the status of the system is updated in real-time, riders and drivers are matched, and new paths are created via column generation. Computational experiments show that our approach is superior to the existing algorithm when it is tested on instances of various sizes.

GPS 및 통신 기술의 발달로 인해 비슷한 거리의 목적지와 시간대를 가진 이용자들이 차량을 공유하는 승차 공유가 각광받고 있다. 승차 공유에는 교통비 절약, 교통량 감소, 온실가스 배출 감축 등 다양한 이점이 존재한다. 승차 공유 문제는 동적 dial-a-ride 문제로 변환될 수 있으며 효율적인 승차 공유 시스템을 구축하기 위해선 승객들을 운전자에게 할당하고 경로를 결정하는 효과적이고 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 비용 분담 효과를 고려한 동적 승차 공유 문제에 대한 열생성 접근법을 제안한다. 문제에 대한 혼합 정수 프로그램을 세웠으며 운전자와 승객들이 실시간으로 시스템에 진입하는 동안 승객들을 운전자에게 할당함과 동시에 최적의 경로를 결정하는 열생성 기법을 제안하였다. 실제 노드 아크 데이터를 기반으로 다양한 크기의 데이터를 생성하여 실험을 진행하였으며, 본 논문에서 제시된 알고리즘은 기존 연구에서 제시된 알고리즘에 비해 더 큰 크기의 데이터에 대해서도 더 우수한 해를 찾을 수 있는 것으로 나타났다.