論文の概要: Equilibrium Inverse Reinforcement Learning for Ride-hailing Vehicle
Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06854v1
- Date: Sat, 13 Feb 2021 03:18:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 16:11:07.901714
- Title: Equilibrium Inverse Reinforcement Learning for Ride-hailing Vehicle
Network
- Title（参考訳）: 配車網における平衡逆補強学習
- Authors: Takuma Oda
- Abstract要約: 疎結合グラフにおける客車マッチングの問題を定式化する。
マルチエージェント環境における平衡ポリシを導出するアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.599072005190786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ubiquitous mobile computing have enabled ride-hailing services to collect
vast amounts of behavioral data of riders and drivers and optimize supply and
demand matching in real time. While these mobility service providers have some
degree of control over the market by assigning vehicles to requests, they need
to deal with the uncertainty arising from self-interested driver behavior since
workers are usually free to drive when they are not assigned tasks. In this
work, we formulate the problem of passenger-vehicle matching in a sparsely
connected graph and proposed an algorithm to derive an equilibrium policy in a
multi-agent environment. Our framework combines value iteration methods to
estimate the optimal policy given expected state visitation and policy
propagation to compute multi-agent state visitation frequencies. Furthermore,
we developed a method to learn the driver's reward function transferable to an
environment with significantly different dynamics from training data. We
evaluated the robustness to changes in spatio-temporal supply-demand
distributions and deterioration in data quality using a real-world taxi
trajectory dataset; our approach significantly outperforms several baselines in
terms of imitation accuracy. The computational time required to obtain an
equilibrium policy shared by all vehicles does not depend on the number of
agents, and even on the scale of real-world services, it takes only a few
seconds on a single CPU.
- Abstract（参考訳）: ユビキタスモバイルコンピューティングにより、配車サービスはライダーとドライバーの膨大な行動データを収集し、リアルタイムで供給と需要のマッチングを最適化することができます。
これらのモビリティサービスプロバイダは、要求に車両を割り当てることで市場をある程度コントロールしているが、労働者は通常、割り当てられたタスクがない場合は自由に運転できるので、自己関心のあるドライバーの行動から生じる不確実性に対処する必要がある。
本研究では,疎結合グラフにおける乗用車マッチングの問題を定式化し,マルチエージェント環境における平衡政策を導出するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,提案手法を組み合わせることで,期待状態訪問の最適ポリシーを推定し,マルチエージェント状態訪問頻度を計算する。
さらに、トレーニングデータとはかなり異なるダイナミクスを持つ環境に転送可能なドライバーの報酬関数を学ぶ方法を開発した。
実世界のタクシー軌道データを用いて,時空間の供給需要分布の変化とデータ品質の劣化に対するロバスト性を評価した。
すべての車両が共有する平衡ポリシーを得るのに必要な計算時間はエージェントの数に依存しません。現実世界のサービスの規模でさえ、単一のCPUでほんの数秒しかかかりません。
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