Core Concepts
근사 다중 에이전트 롤아웃 알고리즘을 통해 대도시 환경에서 안정적이고 근사적으로 최적의 정책을 달성하는 방법을 제안합니다.
Abstract
자율 주행 택시 라우팅 문제에 대한 연구
롤아웃 알고리즘을 사용한 안정적인 정책 학습
대도시 환경에서의 계산 병목 현상과 극복 방안 제시
두 단계 알고리즘의 이론적 결과와 수치 결과 제시
정책의 안정성과 계산 비용 간의 균형 유지
Stats
롤아웃 알고리즘은 안정적이고 근사적으로 최적의 정책을 제공합니다.
택시 수요와 최대 택시 수를 고려하여 그래프를 분할합니다.
이론적 결과에 따르면 충분한 택시 수를 유지하면 안정성을 보장할 수 있습니다.
Quotes
"롤아웃 알고리즘은 안정적이고 근사적으로 최적의 정책을 제공합니다."
"택시 수요와 최대 택시 수를 고려하여 그래프를 분할합니다."