Designing Dynamic Pricing for Bike-sharing Systems via Differentiable Agent-based Simulation
作者: Tatsuya Mitomi, Fumiyasu Makinoshima, Fumiya Makihara, Eigo Segawa
分类: cs.LG, cs.MA
发布日期: 2025-07-31 (更新: 2025-08-29)
备注: The typo in the author's name has been corrected
💡 一句话要点
提出基于可微Agent仿真的动态定价方法，用于平衡共享单车系统供需。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 共享单车 动态定价 Agent仿真 可微优化 库存平衡
📋 核心要点
- 共享单车系统面临时空异质的需求，导致站点库存不平衡，增加运营成本，传统定价方法难以有效应对。
- 论文提出可微Agent仿真方法，通过模拟用户行为和系统动态，优化动态定价策略，实现供需平衡。
- 实验表明，该方法在小规模和大规模场景下均优于传统方法，显著降低损失并提高收敛速度，实现库存平衡。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于可微Agent仿真的方法，用于快速设计共享单车系统的动态定价策略，旨在解决时空变化的用户需求导致自行车站点库存不平衡的问题，从而降低重定位成本。该方法能够应对具有不同背景的用户及其概率性选择。通过数值实验，在包含25个自行车站点和5个时间段的场景下，与传统方法相比，该方法在损失降低73%到78%的同时，收敛速度提高了100倍以上。进一步在包含289个自行车站点的大规模城市共享单车系统场景中验证了该方法，结果表明，所获得的定价策略能够自然地引导库存平衡，无需人工干预。此外，研究发现，通过设置适当的初始条件，可以最大限度地降低诱导库存平衡的折扣成本。
🔬 方法详解
问题定义：共享单车系统中的动态定价问题，目标是设计随时间和地点变化的自行车租赁价格，以平衡各个站点的自行车库存，减少人工调度的需求和成本。现有方法通常难以处理用户行为的随机性和复杂性，以及大规模系统的优化问题，导致定价策略效果不佳。
核心思路：利用可微的Agent-based仿真模拟用户行为和系统状态，将定价策略的学习过程转化为一个可微优化问题。通过梯度下降等优化算法，直接优化定价策略，使其能够更好地适应用户的需求变化，从而实现库存平衡。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：Agent-based仿真器、定价策略优化器和评估模块。Agent-based仿真器模拟用户的出行行为和自行车租赁过程，根据当前的定价策略和系统状态，预测未来的库存分布。定价策略优化器根据仿真结果，计算定价策略的梯度，并更新定价策略。评估模块用于评估定价策略的性能，例如库存平衡程度和调度成本。
关键创新：将Agent-based仿真与可微优化相结合，实现端到端的动态定价策略学习。传统Agent-based仿真通常难以进行优化，而可微优化则难以处理复杂的Agent交互。本文提出的方法克服了这些困难，实现了高效的动态定价策略学习。
关键设计：Agent-based仿真器采用离散事件模拟方法，模拟用户的出行行为和自行车租赁过程。定价策略采用参数化的函数表示，例如线性函数或神经网络。损失函数采用库存不平衡程度和调度成本的加权和。优化算法采用Adam等梯度下降算法。初始条件的选择对最终的定价策略有重要影响，需要仔细调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在包含25个自行车站点和5个时间段的数值实验中，该方法相比传统方法，损失降低了73%到78%，收敛速度提高了100倍以上。在大规模城市共享单车系统场景（289个站点）的仿真中，该方法获得的定价策略能够自然地引导库存平衡，无需人工干预。通过设置适当的初始条件，可以最大限度地降低诱导库存平衡的折扣成本。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于实际的共享单车系统，通过优化动态定价策略，平衡站点库存，减少人工调度成本，提高运营效率和服务质量。此外，该方法还可以推广到其他共享出行系统，例如共享电动车和共享汽车，以及其他需要动态定价的场景，例如电力需求响应和交通流量控制。
📄 摘要（原文）
Bike-sharing systems are emerging in various cities as a new ecofriendly transportation system. In these systems, spatiotemporally varying user demands lead to imbalanced inventory at bicycle stations, resulting in additional relocation costs. Therefore, it is essential to manage user demand through optimal dynamic pricing for the system. However, optimal pricing design for such a system is challenging because the system involves users with diverse backgrounds and their probabilistic choices. To address this problem, we develop a differentiable agent-based simulation to rapidly design dynamic pricing in bike-sharing systems, achieving balanced bicycle inventory despite spatiotemporally heterogeneous trips and probabilistic user decisions. We first validate our approach against conventional methods through numerical experiments involving 25 bicycle stations and five time slots, yielding 100 parameters. Compared to the conventional methods, our approach obtains a more accurate solution with a 73% to 78% reduction in loss while achieving more than a 100-fold increase in convergence speed. We further validate our approach on a large-scale urban bike-sharing system scenario involving 289 bicycle stations, resulting in a total of 1156 parameters. Through simulations using the obtained pricing policies, we confirm that these policies can naturally induce balanced inventory without any manual relocation. Additionally, we find that the cost of discounts to induce the balanced inventory can be minimized by setting appropriate initial conditions.