이벤트 기반 재밍 호라이즌 제어를 활용한 라이드쉐어링 최적화

본 논문은 급증하는 도시 교통 혼잡과 환경 문제를 해결하기 위한 라이드쉐어링 시스템(RSS)의 효율적 운영 방안을 모색한다. 서론에서는 교통 체증이 에너지 소비와 탄소 배출에 미치는 영향을 강조하고, 기존 연구들이 차량 배정 문제를 해결하기 위해 그리디 매칭, 제한된 좌석 수를 전제로 한 최적화, 시간‑윈도우 제약 등 다양한 접근을 시도했으나 계산 복잡도와 실시간 적용성에서 한계를 보였음을 지적한다. 문제 정의에서는 RSS를 이산 이벤트 시스템으로 모델링한다. 네트워크는 N개의 교차로 노드와 도로 구간(아크)으로 구성된 그래프 G⊂ℝ² 로 표현되며, 각 차량 j는 위치 x_j(t)와 현재 탑승 승객 수 N_j(t) (용량 C_j) 를 상태 변수로 가진다. 승객 i는 요청 시점에 원점 o_i와 목적지 r_i가 정의되고, 대기·이동 시간을 측정하기 위해 시계 z_i(t) 를 도입한다. 시스템 상태 X(t) 는 차량·승객 집합, 각 개체의 상태, 시계값을 모두 포함한다. 이벤트는 총 6가지로 구분된다. α_i(승객 요청), β_j(차량 진입), γ_j(차량 퇴출) 등은 외부에서 발생하는 비제어 이벤트이며, π_i,j(승객 탑승), δ_i,j(승객 하차), ζ_m,j(교차로 도착)는 제어 가능한 이벤트이다. 각 이벤트는 상태 변화를 명시적으로 정의하고, 제어 변수 u_j(t) 는 차량이 향할 목표 지점을 지정한다. 목표 함수는 승객 대기시간 w_i와 이동시간 y_i의 가중합을 최소화하는 것으로, 가중치 µ_w, µ_y 를 통해 서비스 품질과 효율성 사이의 균형을 조정한다. 이 목표를 기대값 형태로 표현했지만, 실제 시스템은 불확실성이 크므로 확정적인 DP 방정식으로 전환한다. 그러나 상태 차원이 급증하면서 DP는 실용적이지 않다(‘차원의 저주’). 이를 해결하기 위해 저자는 이벤트‑드리븐 재밍 호라이즌 제어(RHC) 프레임워크를 도입한다. 이벤트가 발생할 때마다 현재 상태 X_k와 제한된 계획 호라이즌 H_k 를 설정하고, 해당 구간 내에서 즉시 보상 C(X_k, u_k, H_k)와 미래 보상 추정 ˆJ_{k+1}(X(t_k+H_k)) 를 합산하여 최적 제어 u*_k 를 선택한다. 선택된 제어는 더 짧은 행동 호라이즌 h_k (h_k ≤ H_k) 동안 실행되며, 다음 이벤트가 발생하면 다시 최적화를 수행한다. 이 방식은 전통적인 시간‑드리븐 MPC와 달리 불필요한 계산을 피하고, 시스템 변화에 즉각적으로 대응한다. RHC 알고리즘의 핵심 설계 요소는 호라이즌 길이 선택이다. 긴 H_k 는 더 정확한 미래 예측을 가능하게 하지만 계산 부하를 증가시키고, 짧은 H_k 는 실시간성을 높이지만 최적성 손실 위험이 있다. 논문에서는 실험을 통해 H_k 와 h_k 를 각각 30초와 10초 정도로 설정했으며, 이는 시뮬레이션 결과와 실시간 요구사항을 모두 만족한다는 것을 보여준다. 시뮬레이션은 실제 도시 지도와 택시 트래픽 데이터를 사용해 두 가지 시나리오(미시간 앤아버, 뉴욕시)에서 수행되었다. 비교 대상은 기존 그리디 매칭 알고리즘이며, 제안된 이벤트‑드리븐 RHC는 평균 승객 대기시간을 20 % 이상, 전체 이동시간을 15 % 이상 감소시켰다. 또한, 차량·승객 수가 500대·2000명 수준에서도 제어 연산이 0.1초 이내에 완료되어 실시간 적용 가능성을 입증했다. 결론에서는 이벤트‑드리븐 RHC가 라이드쉐어링 시스템의 실시간 최적화에 적합한 프레임워크임을 강조하고, 향후 연구 과제로 호라이즌 파라미터 자동 튜닝, 다중 목적 최적화(예: 에너지 소비 최소화), 그리고 자율주행 차량과의 통합을 제시한다.