都市の需要に応じた大規模地図上のオンデマンド都市移動問題の近似マルチエージェント強化学習（拡張版）

Conceptos Básicos

大規模な都市環境でのタクシー配送問題において、安定した政策を実現するための近似マルチエージェントアルゴリズムが提案されました。

Resumen

この論文では、未来の乗車要求を考慮しながら、大規模な都市環境で協力的な多エージェントポリシーを学習する手法が提案されています。提案されたアルゴリズムは、予測される需要とユーザーの計算リソースに基づいて地図をセクターに分割し、安定性を保ちつつ計算コストを削減します。数値結果は、理論的条件を満たすフリートサイズで安定性が達成されることを示しています。また、提案手法は全体地図上での一度に行うロールアウトと比較して低いランタイムで同等のパフォーマンスを達成しています。

Estadísticas

フリートサイズ m が十分である IA の安定性条件を特徴付けます。
m の必要条件は無限時間における IA の安定性を維持するために導かれます。

Citas

"最近の理論は、ロールアウトの1段階先読みコスト最小化がニュートンステップとして機能し、最適ポリシーへ超線形収束することを示しています。"
"提案手法は、予測される需要とユーザー指定の計算制約に基づいて地図を分割し、2段階アルゴリズムを実行します。"
"我々は理論的結果から得られる十分な条件に基づいて m を見つけ出しました。"
"提案手法は計算コストが低く、全体地図上で一度に行うロールアウトと同等以上のパフォーマンスを発揮します。"

Ideas clave extraídas de

Approximate Multiagent Reinforcement Learning for On-Demand Urban Mobility Problem on a Large Map (extended version)

by Daniel Garce... a las arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.01534.pdf

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