論文の概要: DeepFreight: A Model-free Deep-reinforcement-learning-based Algorithm
for Multi-transfer Freight Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03450v1
- Date: Fri, 5 Mar 2021 03:06:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-08 14:39:48.843506
- Title: DeepFreight: A Model-free Deep-reinforcement-learning-ba sed Algorithm
for Multi-transfer Freight Delivery
- Title(参考訳): DeepFreight: モデルなしのディープ強化学習に基づくマルチトランスファーウェイトデリバリアルゴリズム
- Authors: Jiayu Chen, Abhishek K. Umrawal, Tian Lan, and Vaneet Aggarwal
- Abstract要約: DeepFreightは、マルチトランスファー貨物配送のためのモデルフリーのディープ強化学習ベースのアルゴリズムである。
提案システムは非常にスケーラブルで,低デリバリ時間と燃料消費を維持しつつ,100%のデリバリ成功を保証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.854172254887175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the freight delivery demands and shipping costs increasing rapidly,
intelligent control of fleets to enable efficient and cost-conscious solutions
becomes an important problem. In this paper, we propose DeepFreight, a
model-free deep-reinforcement-learning-ba sed algorithm for multi-transfer
freight delivery, which includes two closely-collaborative components:
truck-dispatch and package-matching. Specifically, a deep multi-agent
reinforcement learning framework called QMIX is leveraged to learn a dispatch
policy, with which we can obtain the multi-step joint dispatch decisions for
the fleet with respect to the delivery requests. Then an efficient
multi-transfer matching algorithm is executed to assign the delivery requests
to the trucks. Also, DeepFreight is integrated with a Mixed-Integer Linear
Programming optimizer for further optimization. The evaluation results show
that the proposed system is highly scalable and ensures a 100% delivery success
while maintaining low delivery time and fuel consumption.
- Abstract(参考訳): 貨物輸送需要と輸送コストの急激な増加により、効率よくコストを意識したソリューションを実現するための艦隊のインテリジェントな制御が重要な問題となっている。
本稿では,トラックディスパッチとパッケージマッチングという2つの密接なコラボレーションコンポーネントを含む,マルチトランスファー貨物配送のためのモデルフリーなディープラーニングアルゴリズムであるdeepfreightを提案する。
具体的には、QMIXと呼ばれる深層マルチエージェント強化学習フレームワークを利用してディスパッチポリシーを学習し、配信要求に関する複数段階の共同ディスパッチ決定を得ることができる。
その後、効率的なマルチトランスファーマッチングアルゴリズムを実行して、配送要求をトラックに割り当てます。
また、DeepFreightはさらなる最適化のためにMixed-Integer Linear Programming Optimizationrと統合されている。
評価の結果,提案システムは非常にスケーラブルであり,低納期と燃料消費を維持しつつ,100%の納入成功を保証できることがわかった。
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