Los servicios de transporte compartido (incluido el taxi) suelen ser operados por empresas privadas, por lo que la rentabilidad es la principal prioridad en su funcionamiento. Esto lleva a un aumento en la negativa de los conductores a llevar pasajeros a áreas con baja demanda, donde tendrán dificultades para encontrar pasajeros posteriores, lo que causa problemas como tiempos de espera prolongados al solicitar un vehículo para pasajeros con destino a esas regiones. El estudio utilizó los datos de taxis de Seúl para encontrar tarifas de aumento apropiadas de los servicios de transporte compartido entre las 10:00 p.m. y las 4:00 a.m. por región utilizando un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para resolver este problema durante el peor período de tiempo. En el aprendizaje por refuerzo, el resultado del análisis de centralidad se aplicó como un peso que afecta la probabilidad de elección de destino de los conductores. Además, la función de recompensa utilizada en el aprendizaje se ajustó según si se aplicaba o no el valor del tiempo de espera del pasajero. La ganancia se utilizó para el valor de recompensa. Al utilizar una recompensa negativa por el tiempo de espera del pasajero, el estudio pudo identificar un nivel de aumento más apropiado. En toda la región, el aumento promedió un valor de 1.6. Para ser más específicos, aquellos ubicados en las afueras de la ciudad y en áreas residenciales mostraron un aumento más alto, mientras que las áreas centrales tenían un aumento más bajo. Debido a este aumento diferente, la negativa de los conductores a llevar pasajeros puede disminuir y el tiempo de espera de los pasajeros puede acortarse. El suministro de servicios de transporte compartido en regiones de baja demanda puede aumentarse hasta un 7.5%, lo que permite reducir en mayor medida los problemas de equidad regional relacionados con los servicios de transporte compartido en Seúl.