論文の概要: Where the Action is: Let's make Reinforcement Learning for Stochastic Dynamic Vehicle Routing Problems work!

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00507v1
• Date: Sun, 28 Feb 2021 13:26:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 01:37:08.956653
• Title: Where the Action is: Let's make Reinforcement Learning for Stochastic Dynamic Vehicle Routing Problems work!
• Title（参考訳）: アクションとは何か: 確率的動的車両ルーティング問題に対する強化学習を機能させよう!
• Authors: Florentin D Hildebrandt, Barrett Thomas, Marlin W Ulmer
• Abstract要約: リアルタイム、インスタントモビリティ、デリバリーサービスの需要が増加している。 動的車両ルーティング問題(SDVRP)には、予測リアルタイムルーティングアクションが必要です。 sdvrpsの解決には,両コミュニティの共同作業が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been a paradigm-shift in urban logistic services in the last years; demand for real-time, instant mobility and delivery services grows. This poses new challenges to logistic service providers as the underlying stochastic dynamic vehicle routing problems (SDVRPs) require anticipatory real-time routing actions. Searching the combinatorial action space for efficient routing actions is by itself a complex task of mixed-integer programming (MIP) well-known by the operations research community. This complexity is now multiplied by the challenge of evaluating such actions with respect to their effectiveness given future dynamism and uncertainty, a potentially ideal case for reinforcement learning (RL) well-known by the computer science community. For solving SDVRPs, joint work of both communities is needed, but as we show, essentially non-existing. Both communities focus on their individual strengths leaving potential for improvement. Our survey paper highlights this potential in research originating from both communities. We point out current obstacles in SDVRPs and guide towards joint approaches to overcome them.
• Abstract（参考訳）: 近年、都市物流サービスにはパラダイムシフトがあり、リアルタイム、インスタントモビリティ、デリバリーサービスの需要が増加しています。 これはロジスティックサービスプロバイダにとって、基礎となる確率動的車両ルーティング問題(SDVRP)が予測されたリアルタイムルーティングアクションを必要とするため、新たな課題となる。 効率的なルーティングアクションのための組合せアクション空間の探索自体は、オペレーション研究コミュニティでよく知られた混合整数プログラミング(mip)の複雑なタスクである。 この複雑さは、未来のダイナミズムと不確実性を考えると、そのような行動の有効性を評価するという課題によって乗じられ、コンピュータサイエンスコミュニティでよく知られた強化学習(rl)の理想的なケースである。 SDVRPの解決には、両コミュニティの共同作業が必要であるが、私たちが示すように、基本的には存在しない。 双方のコミュニティは個々の強みに集中し、改善の可能性を残します。 本研究は,両コミュニティを起源とする研究の可能性を強調する。 SDVRPの現在の障害を指摘し、それらを克服するための共同アプローチを導きます。

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