基于联盟博弈的拼车算法及其体验质量保障
网络与互联网体系结构
2019-03-04 v1
摘要
拼车服务是平衡有限出租车数量与用户激增需求的有效方案。因此，如何激励更多乘客参与拼车至关重要，尤其在极端天气或高峰时段。现有工作多聚焦于提升拼车服务的可用性、便利性与安全性，而忽视了对乘客体验质量（QoE）的保障。本工作中，我们关注如何利用联盟博弈满足拼车服务中乘客的期望逗留时间。我们将 QoE 保障问题表述为收益分配问题。为解决该问题，我们根据乘客自身的期望逗留时间与单位延迟期望补偿，量化其因绕路时间延迟产生的不耐烦程度。提出名为 PCA 的算法以最小化所有乘客的不耐烦程度，并基于 Shapley 值计算乘客补偿。我们证明 PCA 可保障乘客公平性。大量仿真结果表明，PCA 能最小化乘客的不耐烦程度。此外，与现有算法 DST 相比，PCA 平均降低每位乘客支付 14.4%，而司机收益仅损失 13.3%。但司机的最低期望收益仍可得以满足，这为拼车中的乘客与司机提供了双赢方案。
引用
@article{arxiv.1810.13133,
title = {Coalitional Game Based Carpooling Algorithms for Quality of Experience},
author = {Jiale Huang and Jigang Wu and Long Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.13133},
year = {2019}
}
备注
9 pages, Accepted by the 24th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2018)