論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Demand Driven Services in Logistics and Transportation Systems: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04462v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 13:27:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 02:59:32.514191
• Title: Deep Reinforcement Learning for Demand Driven Services in Logistics and Transportation Systems: A Survey
• Title（参考訳）: 物流・交通システムにおける需要駆動型サービスのための深層強化学習
• Authors: Zefang Zong, Jingwei Wang, Tao Feng, Tong Xia, Depeng Jin, Yong Li,
• Abstract要約: サービスループは、サービスワーカー、サービスプロバイダ、および対応するサービスターゲットを含む要素構造である。 近年,これらの問題を解決するため,深層強化学習 (DRL) が急速に開発されている。 各問題に対して,既存のDRLソリューションを包括的に導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.63911337681847
• License:
• Abstract: Recent technology development brings the boom of numerous new Demand-Driven Services (DDS) into urban lives, including ridesharing, on-demand delivery, express systems and warehousing. In DDS, a service loop is an elemental structure, including its service worker, the service providers and corresponding service targets. The service workers should transport either people or parcels from the providers to the target locations. Various planning tasks within DDS can thus be classified into two individual stages: 1) Dispatching, which is to form service loops from demand/supply distributions, and 2) Routing, which is to decide specific serving orders within the constructed loops. Generating high-quality strategies in both stages is important to develop DDS but faces several challenges. Meanwhile, deep reinforcement learning (DRL) has been developed rapidly in recent years. It is a powerful tool to solve these problems since DRL can learn a parametric model without relying on too many problem-based assumptions and optimize long-term effects by learning sequential decisions. In this survey, we first define DDS, then highlight common applications and important decision/control problems within. For each problem, we comprehensively introduce the existing DRL solutions. We also introduce open simulation environments for development and evaluation of DDS applications. Finally, we analyze remaining challenges and discuss further research opportunities in DRL solutions for DDS.
• Abstract（参考訳）: 最近の技術開発は、ライドシェアリング、オンデマンドデリバリー、急行システム、ウェアハウスなど、多くの新しい需要駆動サービス(DDS)のブームを都市生活にもたらす。 DDSでは、サービスループは、サービスワーカー、サービスプロバイダ、および対応するサービスターゲットを含む要素構造である。 サービスワーカーは、サービス提供者からターゲットの場所へ人または小包を輸送する必要がある。 したがって、DDS内の様々な計画タスクは2つの段階に分けられる。 1)需要/供給分布からサービスループを形成するディスパッチ 2) 構築されたループ内の特定のサービス順序を決定するためのルーティング。 両方の段階で高品質な戦略を生成することはDDSを開発する上で重要であるが、いくつかの課題に直面している。 一方, 近年, 深層強化学習 (DRL) が急速に進展している。 DRLは、あまりにも多くの問題ベースの仮定に頼ることなくパラメトリックモデルを学習し、シーケンシャルな決定を学習することで長期的な効果を最適化できるため、これらの問題を解決する強力なツールである。 このサーベイでは、まずDDSを定義し、次に、一般的なアプリケーションと重要な意思決定/制御の問題を強調します。 各問題に対して,既存のDRLソリューションを包括的に導入する。 また、DDSアプリケーションの開発と評価のためのオープンシミュレーション環境についても紹介する。 最後に,DDSにおけるDRLソリューションの課題を分析し,さらなる研究機会について考察する。

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