Ride-pool Assignment Algorithms: Modern Implementation and Swapping Heuristics
作者: Matthew Zalesak, Hins Hu, Samitha Samaranayake
分类: cs.AI, cs.ET
发布日期: 2025-04-14
💡 一句话要点
提出基于交换启发式的拼车分配算法，优化服务率与计算效率，并开源C++实现。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 拼车分配 车辆路径规划 局部搜索 启发式算法 线性分配 服务率 计算效率
📋 核心要点
- 现有拼车分配算法缺乏开源实现，阻碍了算法的基准测试和公平比较。
- 提出基于交换的局部搜索启发式算法，并设计了多轮线性分配与循环交换算法（LA-MR-CE）。
- 实验表明，LA-MR-CE算法在显著降低计算时间的同时，实现了最先进的服务率。
📝 摘要（中文）
本文针对按需拼车这一城市交通解决方案，旨在解决传统网约车效率低下的问题。尽管针对拼车分配问题（RAP）已开发出多种算法，但缺乏开源实现，难以在通用数据集和目标上进行基准测试。本文详细介绍了包含多个关键拼车分配算法的拼车模拟器的实现细节，以及车辆路径规划和再平衡等相关组件。同时，开源了一个高度优化和模块化的C++代码库，便于扩展新算法和功能。此外，引入了一系列基于交换的局部搜索启发式算法，以增强现有的拼车分配算法，从而更好地平衡性能和计算效率。在纽约曼哈顿的大规模真实数据集上进行的大量实验表明，虽然所有选定的算法表现相当，但新提出的具有循环交换的多轮线性分配（LA-MR-CE）算法以显著减少的计算时间实现了最先进的服务率。此外，深入分析表明，由于系统的容量瓶颈，所有短视拼车分配算法都存在性能障碍，而整合未来信息可能是克服这一限制的关键。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决拼车分配问题（RAP），即如何将时空上临近的多个乘车请求分配到同一辆车上，以提高出行效率。现有算法缺乏统一的开源实现，难以进行公平的性能比较和复现。此外，现有算法在服务率和计算效率之间难以取得平衡，且可能受限于系统容量瓶颈。
核心思路：论文的核心思路是通过引入基于交换的局部搜索启发式算法，优化现有的拼车分配算法。具体而言，通过交换不同车辆上的乘客，寻找更优的分配方案，从而提高服务率并降低总行程时间。此外，论文还提出了多轮线性分配与循环交换算法（LA-MR-CE），旨在进一步提升性能。
技术框架：论文构建了一个拼车模拟器，包含车辆路径规划、车辆再平衡和拼车分配等模块。拼车分配模块集成了多种现有算法，并加入了新提出的交换启发式算法。模拟器使用C++编写，具有高度模块化和可扩展性，方便研究人员添加新的算法和功能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了基于交换的局部搜索启发式算法，以及多轮线性分配与循环交换算法（LA-MR-CE）。交换启发式算法通过迭代地交换乘客，寻找更优的分配方案，从而突破了传统算法的局部最优解。LA-MR-CE算法则在多轮线性分配的基础上，引入了循环交换机制，进一步提高了服务率。
关键设计：交换启发式算法的关键设计在于如何选择要交换的乘客。论文可能采用了多种交换策略，例如随机选择、基于距离选择等。LA-MR-CE算法的关键设计在于如何确定循环交换的轮数和交换的乘客组合。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中可能有所描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，新提出的多轮线性分配与循环交换（LA-MR-CE）算法在纽约曼哈顿的大规模真实数据集上，以显著减少的计算时间实现了最先进的服务率。虽然论文中没有给出具体的数值提升，但强调了该算法在计算效率上的优势，使其更适用于大规模的实际应用场景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于实际的按需拼车系统，提高城市交通效率，减少交通拥堵和环境污染。开源的代码库和模拟器可以帮助研究人员快速开发和评估新的拼车算法，推动拼车技术的发展。此外，该研究对于理解拼车系统的性能瓶颈和设计更有效的拼车策略具有重要意义。
📄 摘要（原文）
On-demand ride-pooling has emerged as a popular urban transportation solution, addressing the efficiency limitations of traditional ride-hailing services by grouping multiple riding requests with spatiotemporal proximity into a single vehicle. Although numerous algorithms have been developed for the Ride-pool Assignment Problem (RAP) -- a core component of ride-pooling systems, there is a lack of open-source implementations, making it difficult to benchmark these algorithms on a common dataset and objective. In this paper, we present the implementation details of a ride-pool simulator that encompasses several key ride-pool assignment algorithms, along with associated components such as vehicle routing and rebalancing. We also open-source a highly optimized and modular C++ codebase, designed to facilitate the extension of new algorithms and features. Additionally, we introduce a family of swapping-based local-search heuristics to enhance existing ride-pool assignment algorithms, achieving a better balance between performance and computational efficiency. Extensive experiments on a large-scale, real-world dataset from Manhattan, NYC reveal that while all selected algorithms perform comparably, the newly proposed Multi-Round Linear Assignment with Cyclic Exchange (LA-MR-CE) algorithm achieves a state-of-the-art service rate with significantly reduced computational time. Furthermore, an in-depth analysis suggests that a performance barrier exists for all myopic ride-pool assignment algorithms due to the system's capacity bottleneck, and incorporating future information could be key to overcoming this limitation.