論文の概要: Learning to Control Autonomous Fleets from Observation via Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14833v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 18:31:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 14:52:13.033862
• Title: Learning to Control Autonomous Fleets from Observation via Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習による観察から自律艦隊の制御
• Authors: Carolin Schmidt, Daniele Gammelli, Francisco Camara Pereira, Filipe Rodrigues
• Abstract要約: オフライン強化学習のレンズによる自律移動システム制御の形式化を提案する。 オフライン学習がオンライン手法と同等の性能を示すAMoD制御ポリシーの回復を可能にすることを示す。 本稿では、オフライン強化学習が、経済的にクリティカルなシステムにおけるRLベースのソリューションの適用に有望なパラダイムであることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.111443975103331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous Mobility-on-Demand (AMoD) systems are a rapidly evolving mode of transportation in which a centrally coordinated fleet of self-driving vehicles dynamically serves travel requests. The control of these systems is typically formulated as a large network optimization problem, and reinforcement learning (RL) has recently emerged as a promising approach to solve the open challenges in this space. However, current RL-based approaches exclusively focus on learning from online data, fundamentally ignoring the per-sample-cost of interactions within real-world transportation systems. To address these limitations, we propose to formalize the control of AMoD systems through the lens of offline reinforcement learning and learn effective control strategies via solely offline data, thus readily available to current mobility operators. We further investigate design decisions and provide experiments on real-world mobility systems showing how offline learning allows to recover AMoD control policies that (i) exhibit performance on par with online methods, (ii) drastically improve data efficiency, and (iii) completely eliminate the need for complex simulated environments. Crucially, this paper demonstrates that offline reinforcement learning is a promising paradigm for the application of RL-based solutions within economically-critical systems, such as mobility systems.
• Abstract（参考訳）: 自律型モビリティ・オン・デマンド(Autonomous Mobility-on-Demand、AMoD)システムは、中央に調整された自動運転車群が移動要求を動的に行う、急速に進化する交通手段である。 これらのシステムの制御は、一般に大規模なネットワーク最適化問題として定式化され、強化学習(RL)は、この分野のオープンな課題を解決するための有望なアプローチとして最近登場した。 しかし、現在のrlベースのアプローチは、オンラインデータからの学習のみに焦点を当てており、現実世界の輸送システム内の相互作用のサンプルあたりのコストを基本的に無視している。 これらの制約に対処するために,オフライン強化学習のレンズを通してamodシステムの制御を定式化し,オフラインデータのみを通じて効果的な制御戦略を学習することを提案する。 我々はさらに設計決定を調査し,オフライン学習がamod制御ポリシーを回復させる方法を示す実世界のモビリティシステムに関する実験を行う。 (i)オンライン手法と同等のパフォーマンスを示す。 (ii)データ効率を大幅に向上させ、 (iii)複雑なシミュレーション環境の必要性を完全に排除する。 本稿では, オフライン強化学習が, モビリティシステムなどの経済的にクリティカルなシステムにRLベースのソリューションを適用する上で有望なパラダイムであることを示す。

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