When to Match: A Cost-Balancing Principle for Dynamic Markets
Jie et al. — 2026
Résumé (FR)
Cet article propose une règle de matching pour les plateformes de covoiturage et de livraison qui détermine le moment optimal pour apparier les utilisateurs. L’approche Cost-Balancing effectue un matching dès que le coût d’attente accumulé depuis le dernier matching atteint une proportion calibrée du coût actuel de matching. La méthode atteint une optimalité dans le pire des cas, limitant les coûts à deux fois ceux d’une politique omnisciente. Les tests montrent une réduction de coût de 3-8 % dans des expériences de jeu et une réduction de délai de 14,5 % en livraison de nourriture par rapport aux règles fixes. Cette contribution théorique est directement applicable à la conception d’algorithmes de matching en temps réel.
Summary (EN)
This paper proposes a matching rule determining optimal timing for pairing users in ridesharing and food delivery platforms. The Cost-Balancing approach matches users as soon as waiting cost since the last match reaches a calibrated proportion of the current matching cost, achieving worst-case optimality at twice the clairvoyant policy cost. Tests show 3-8% cost reduction in experiments and 14.5% delay reduction in food delivery versus fixed-rule baselines.
Points clés
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