LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning
作者: Tengfei Lyu, Siyuan Feng, Hao Liu, Hai Yang
分类: cs.LG
发布日期: 2025-05-28
💡 一句话要点
提出LLM-ODDR框架，利用大语言模型解决网约车订单分配与司机调度联合优化问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 订单分配 司机调度 联合优化 网约车 智能交通系统
📋 核心要点
- 现有网约车订单分配与司机调度方法难以兼顾司机收入公平性、决策可解释性以及对动态环境的适应性。
- LLM-ODDR框架利用大语言模型，通过多目标订单价值优化、公平感知订单分配和时空需求感知司机调度实现联合优化。
- 在真实数据集上，LLM-ODDR框架在有效性、适应性和可解释性方面均优于传统方法，为智能交通系统集成LLM奠定基础。
📝 摘要（中文）
本文提出LLM-ODDR框架，利用大语言模型解决动态城市环境中网约车订单分配和司机调度（ODDR）的联合优化问题。传统方法基于组合优化、规则启发式和强化学习，通常忽略司机收入公平性、可解释性和对现实世界动态的适应性。LLM-ODDR框架包含三个关键组件：(1) 多目标引导的订单价值优化，通过考虑多个目标来评估订单的整体价值；(2) 公平感知的订单分配，平衡平台收入与司机收入公平性；(3) 时空需求感知的司机调度，基于历史模式和预测的供需优化空闲车辆的放置。此外，还开发了针对ODDR任务优化的微调模型JointDR-GPT。在曼哈顿出租车运营的真实数据集上的大量实验表明，该框架在有效性、对异常情况的适应性和决策可解释性方面显著优于传统方法。据我们所知，这是首次探索将LLM作为网约车ODDR任务中的决策代理，为在智能交通系统中集成先进语言模型奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决网约车平台中订单分配和司机调度的联合优化问题（ODDR）。现有方法，如组合优化、规则启发式和强化学习，通常难以在平台收益最大化的同时保证司机收入的公平性，并且缺乏对复杂时空动态的适应能力，决策过程也缺乏可解释性。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大推理和泛化能力，将ODDR问题建模为一个序列决策问题，并利用LLM学习城市交通动态和用户需求模式，从而做出更合理、更公平的订单分配和司机调度决策。通过对LLM进行微调，使其更好地适应ODDR任务的特定领域知识。
技术框架：LLM-ODDR框架包含三个主要模块：1) 多目标引导的订单价值优化：该模块综合考虑订单的距离、乘客等待时间、司机收入等多个目标，利用LLM对订单的整体价值进行评估和排序。2) 公平感知的订单分配：该模块在分配订单时，不仅考虑平台收益，还考虑司机的收入水平和工作时长，力求实现平台和司机之间的利益平衡。3) 时空需求感知的司机调度：该模块基于历史数据和实时交通状况，预测未来一段时间内的订单需求分布，并引导空闲司机前往需求较高的区域，从而提高整体服务效率。
关键创新：该论文的关键创新在于首次将大语言模型应用于网约车ODDR问题，并提出了一个完整的LLM-ODDR框架。与传统方法相比，该框架能够更好地处理复杂时空动态，实现更公平的订单分配，并提供更具可解释性的决策过程。此外，通过对LLM进行微调，使其更好地适应ODDR任务的特定领域知识，进一步提高了框架的性能。
关键设计：论文中JointDR-GPT模型的微调过程是关键设计之一。具体来说，使用了领域相关的文本数据和ODDR任务的训练数据对LLM进行微调，使其更好地理解城市交通动态和用户需求模式。此外，在多目标引导的订单价值优化模块中，需要设计合适的奖励函数，以平衡平台收益和司机收入公平性。在时空需求感知的司机调度模块中，需要选择合适的时空预测模型，以准确预测未来的订单需求分布。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM-ODDR框架在曼哈顿出租车数据集上显著优于传统方法。具体来说，在平台收益、司机收入公平性和订单完成率等方面均取得了显著提升。此外，该框架还表现出较强的鲁棒性，能够在异常交通状况下保持良好的性能。论文还强调了LLM-ODDR框架的决策可解释性，能够为平台运营者提供有价值的 insights。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种网约车平台，帮助优化订单分配和司机调度策略，提高平台效率、司机收入和用户满意度。此外，该研究思路还可以推广到其他智能交通系统，例如出租车调度、物流配送等领域，具有广阔的应用前景和实际价值。未来，可以进一步探索如何利用LLM进行更精细化的交通管理和控制，例如交通信号灯优化、拥堵预测等。
📄 摘要（原文）
Ride-hailing platforms face significant challenges in optimizing order dispatching and driver repositioning operations in dynamic urban environments. Traditional approaches based on combinatorial optimization, rule-based heuristics, and reinforcement learning often overlook driver income fairness, interpretability, and adaptability to real-world dynamics. To address these gaps, we propose LLM-ODDR, a novel framework leveraging Large Language Models (LLMs) for joint Order Dispatching and Driver Repositioning (ODDR) in ride-hailing services. LLM-ODDR framework comprises three key components: (1) Multi-objective-guided Order Value Refinement, which evaluates orders by considering multiple objectives to determine their overall value; (2) Fairness-aware Order Dispatching, which balances platform revenue with driver income fairness; and (3) Spatiotemporal Demand-Aware Driver Repositioning, which optimizes idle vehicle placement based on historical patterns and projected supply. We also develop JointDR-GPT, a fine-tuned model optimized for ODDR tasks with domain knowledge. Extensive experiments on real-world datasets from Manhattan taxi operations demonstrate that our framework significantly outperforms traditional methods in terms of effectiveness, adaptability to anomalous conditions, and decision interpretability. To our knowledge, this is the first exploration of LLMs as decision-making agents in ride-hailing ODDR tasks, establishing foundational insights for integrating advanced language models within intelligent transportation systems.