e-Uber：一个基于电动汽车的拼乘与能源共享众包平台

基于共享经济的商业模式近来在交通与住宿领域取得了成功，如 Uber 与 Airbnb 等公司。将这一模式应用于能源系统的兴趣日益增长，其形态包括点对点（P2P）能源交易、基于电动汽车（EV）的车辆到电网（V2G）、车辆到家庭（V2H）、车辆到车辆（V2V）以及电池交换技术（BST）。在本工作中，我们利用日益普及的电动汽车来实现一个名为 e-Uber 的众包平台，该平台通过 V2G 与 BST 联合实现拼乘与能源共享。e-Uber 利用了空间众包、强化学习与反向拍卖理论。具体而言，该平台使用强化学习来理解驾驶员对不同拼乘与能源共享任务的偏好。基于这些偏好，通过基于 CMAB 的任务推荐系统（CARS）向每位驾驶员推荐个性化列表。驾驶员以其列表中的偏好任务进行反向拍卖式出价。随后 e-Uber 求解最小化成本并保证 V2G 能源需求的任务分配优化问题。我们证明该问题是 NP-hard 的，并引入了受二分匹配启发的启发式方法——基于二分匹配的获胜者选择（BMW），其具有多项式时间复杂度。使用来自纽约市出租车行程与能耗的真实数据实验结果表明，e-Uber 性能接近最优，且相较最先进方法找到了更优解。