論文の概要: Deep Reinforcement Learning and Transportation Research: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06187v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 05:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 22:55:31.114949
• Title: Deep Reinforcement Learning and Transportation Research: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 深層強化学習と交通研究 : 総合的考察
• Authors: Nahid Parvez Farazi, Tanvir Ahamed, Limon Barua, Bo Zou
• Abstract要約: DRLの数学的背景、人気があり有望なDRLアルゴリズム、高効率なDRL拡張について概説する。 本稿では, DRL技術の適用性, 強度, 欠点, 一般, 応用に特有な課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) is an emerging methodology that is transforming the way many complicated transportation decision-making problems are tackled. Researchers have been increasingly turning to this powerful learning-based methodology to solve challenging problems across transportation fields. While many promising applications have been reported in the literature, there remains a lack of comprehensive synthesis of the many DRL algorithms and their uses and adaptations. The objective of this paper is to fill this gap by conducting a comprehensive, synthesized review of DRL applications in transportation. We start by offering an overview of the DRL mathematical background, popular and promising DRL algorithms, and some highly effective DRL extensions. Building on this overview, a systematic investigation of about 150 DRL studies that have appeared in the transportation literature, divided into seven different categories, is performed. Building on this review, we continue to examine the applicability, strengths, shortcomings, and common and application-specific issues of DRL techniques with regard to their applications in transportation. In the end, we recommend directions for future research and present available resources for actually implementing DRL.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(drl)は、多くの複雑な輸送意思決定問題に取り組む方法を変える新しい手法である。 研究者たちは、交通分野全体の課題を解決するために、この強力な学習ベースの手法にますます目を向けている。 文献で多くの有望な応用が報告されているが、多くのDRLアルゴリズムとその利用と適応の総合的な合成が不足している。 本研究の目的は,交通におけるDRL適用の総合的,総合的なレビューを行うことによって,このギャップを埋めることである。 まず、DRLの数学的背景、人気があり有望なDRLアルゴリズム、高効率なDRL拡張について概説する。 本総説に基づき,7つのカテゴリーに区分された輸送文学に出現した約150のdrl研究を体系的に調査した。 このレビューに基づいて,drl技術の適用性,長所,欠点,および輸送分野におけるdrl技術の共通および応用特有の課題について検討し続けている。 最後に,DRLを実際に実装するための今後の研究の方向性と利用可能なリソースについて紹介する。

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