論文の概要: Dynamic Bicycle Dispatching of Dockless Public Bicycle-sharing Systems using Multi-objective Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07437v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 03:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 11:31:54.422839
• Title: Dynamic Bicycle Dispatching of Dockless Public Bicycle-sharing Systems using Multi-objective Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 多目的強化学習によるドックレス自転車シェアリングシステムの動的自転車派遣
• Authors: Jianguo Chen and Kenli Li and Keqin Li and Philip S. Yu and Zeng Zeng
• Abstract要約: ドッキングレスPBS(DL-PBS)に欠かせない動的自転車レンタル需要に基づく効率的な自転車配車ソリューションを実現するためのAIの活用 DL-PBSに最適な自転車ディスパッチソリューションを提供するために、マルチオブジェクト強化学習(MORL-BD)に基づく動的自転車ディスパッチアルゴリズムを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.61517670541863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a new generation of Public Bicycle-sharing Systems (PBS), the dockless PBS (DL-PBS) is an important application of cyber-physical systems and intelligent transportation. How to use AI to provide efficient bicycle dispatching solutions based on dynamic bicycle rental demand is an essential issue for DL-PBS. In this paper, we propose a dynamic bicycle dispatching algorithm based on multi-objective reinforcement learning (MORL-BD) to provide the optimal bicycle dispatching solution for DL-PBS. We model the DL-PBS system from the perspective of CPS and use deep learning to predict the layout of bicycle parking spots and the dynamic demand of bicycle dispatching. We define the multi-route bicycle dispatching problem as a multi-objective optimization problem by considering the optimization objectives of dispatching costs, dispatch truck's initial load, workload balance among the trucks, and the dynamic balance of bicycle supply and demand. On this basis, the collaborative multi-route bicycle dispatching problem among multiple dispatch trucks is modeled as a multi-agent MORL model. All dispatch paths between parking spots are defined as state spaces, and the reciprocal of dispatching costs is defined as a reward. Each dispatch truck is equipped with an agent to learn the optimal dispatch path in the dynamic DL-PBS network. We create an elite list to store the Pareto optimal solutions of bicycle dispatch paths found in each action, and finally, get the Pareto frontier. Experimental results on the actual DL-PBS systems show that compared with existing methods, MORL-BD can find a higher quality Pareto frontier with less execution time.
• Abstract（参考訳）: 次世代の公共自転車共有システム(PBS)として、ドックレスPBS(DL-PBS)はサイバー物理システムとインテリジェント輸送の重要な応用である。 動的自転車レンタル需要に基づく効率的な自転車配車ソリューションとしてAIをどのように活用するかは,DL-PBSにとって重要な課題である。 本稿では,多目的強化学習(MORL-BD)に基づく動的自転車派遣アルゴリズムを提案する。 我々は,cpsの観点からdl-pbsシステムをモデル化し,ディープラーニングを用いて自転車パーキングスポットの配置と自転車派遣の動的需要を予測する。 本研究では, 配車コストの最適化, 配車場の初期負荷, トラック間の負荷バランス, 自転車の供給と需要の動的バランスを考慮し, 多経路自転車配車問題を多目的最適化問題として定義する。 これにより、複数のディスパッチトラック間の協調型多ルート自転車派遣問題は、マルチエージェントモールモデルとしてモデル化される。 駐車場間のディスパッチパスはすべて状態空間として定義され、ディスパッチコストの相反は報酬として定義される。 各ディスパッチトラックは、動的DL-PBSネットワークにおいて最適なディスパッチパスを学習するエージェントを備える。 私たちは、各アクションで見つかった自転車配車経路のパレート最適解を保存するためのエリートリストを作成し、最後にパレートフロンティアを得る。 実際のDL-PBSシステムの実験結果から,MORL-BDは既存の手法と比較して,実行時間が少なくて高品質なParetoフロンティアを見出すことができた。

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