网约车平台公平感知碳减排的整体方法

网约车服务彻底改变了个人出行方式，提供了随时随地的便捷按需交通。虽然早期的网约车支持者认为这些服务将减少交通部门的整体碳排放，但最近的研究报告了一种反弹效应，显示网约车平台产生了大量的碳排放，这主要是由于两次连续行程之间的空驶里程所致。然而，减少空驶里程的排放可能会导致乘客等待时间延长，以及部分司机出现派单饥饿现象。因此，任何旨在减少网约车平台碳排放的努力都必须考虑其对服务质量（如等待时间）以及司机间行程分配公平性的影响。本文提出了一种整体方法，旨在减少网约车平台的碳排放，同时最大限度地减少用户等待时间的恶化和司机间行程分配的不公平。为此，我们将全局碳减排问题分解为两个子问题：碳感知与公平感知的行程分配，以及燃油效率路径规划。对于行程分配问题，我们考虑了碳减排量与乘客等待时间之间的权衡，并提出了简单而高效的算法来处理这些相互冲突的权衡。对于路径规划问题，我们利用 Google Maps 的路径数据，分析了燃油效率路径规划对减少网约车平台碳足迹、行程时长和司机效率的影响。我们全面的轨迹驱动实验结果表明，在乘客等待时间略有增加的情况下，实现了显著的排放减少。最后，我们发布了 E$^2$-RideKit，这是一个工具包，使研究人员能够在网约车数据集中增强排放和公平性信息，以便进一步开展排放分析和平台改进研究。