論文の概要: Surge Routing: Event-informed Multiagent Reinforcement Learning for Autonomous Rideshare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02637v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 20:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 16:04:45.204903
• Title: Surge Routing: Event-informed Multiagent Reinforcement Learning for Autonomous Rideshare
• Title（参考訳）: Surge Routing: 自律ライダーのためのイベントインフォームドマルチエージェント強化学習
• Authors: Daniel Garces and Stephanie Gil
• Abstract要約: 本稿では,需要の急増を予測・適応するために,インターネットからイベントデータを抽出する自律型タクシーの学習フレームワークを提案する。 私たちは、38の異なる分野(交差点2235)の地図上で、100台のタクシーでアプローチを試しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4569868270233024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large events such as conferences, concerts and sports games, often cause surges in demand for ride services that are not captured in average demand patterns, posing unique challenges for routing algorithms. We propose a learning framework for an autonomous fleet of taxis that scrapes event data from the internet to predict and adapt to surges in demand and generates cooperative routing and pickup policies that service a higher number of requests than other routing protocols. We achieve this through a combination of (i) an event processing framework that scrapes the internet for event information and generates dense vector representations that can be used as input features for a neural network that predicts demand; (ii) a two neural network system that predicts hourly demand over the entire map, using these dense vector representations; (iii) a probabilistic approach that leverages locale occupancy schedules to map publicly available demand data over sectors to discretized street intersections; and finally, (iv) a scalable model-based reinforcement learning framework that uses the predicted demand over intersections to anticipate surges and route taxis using one-agent-at-a-time rollout with limited sampling certainty equivalence. We learn routing and pickup policies using real NYC ride share data for 2022 and information for more than 2000 events across 300 unique venues in Manhattan. We test our approach with a fleet of 100 taxis on a map with 38 different sectors (2235 street intersections). Our experimental results demonstrate that our method obtains routing policies that service $6$ more requests on average per minute (around $360$ more requests per hour) than other model-based RL frameworks and other classical algorithms in operations research when dealing with surge demand conditions.
• Abstract（参考訳）: カンファレンス、コンサート、スポーツゲームのような大規模なイベントは、平均的な需要パターンで捉えられていない乗車サービスの需要が急増し、ルーティングアルゴリズムに固有の課題を生じさせる。 本稿では,インターネットからイベントデータを抽出して需要の急増を予測・適応し,他のルーティングプロトコルよりも多くの要求を処理する協調的なルーティングおよびピックアップポリシを生成する,自律型タクシー群のための学習フレームワークを提案する。 私たちはこれを組み合わせて達成し (i)インターネットをスクレイピングしてイベント情報を生成し、需要を予測するニューラルネットワークの入力機能として使用できる密集したベクトル表現を生成するイベント処理フレームワーク (ii)これらの濃密なベクトル表現を用いて、地図全体の時間需要を予測する2つのニューラルネットワークシステム (三)地域住民のスケジュールを利用して、公共の需要データを道路交差点の離散化にマッピングする確率的アプローチ、及び、最後に、 (4) モデルに基づく拡張学習フレームワークで, 分岐点の予測需要を利用して, サンプリング確度に制限のあるワンエージェント・アット・ア・タイム・ロールアウトを用いて, 急上昇・ルートタクシーを予想する。 2022年のニューヨークでの実際のライドシェアデータと、マンハッタンの300のユニークな会場で2000以上のイベントに関する情報を使って、ルーティングとピックアップのポリシーを学びます。 私たちは、38の異なるセクタ(2235の交差点)の地図上で、100台のタクシーでこのアプローチをテストします。 実験結果から,本手法は1分あたり平均6ドル以上の要求(1時間あたり約360ドル)を提供するルーティングポリシが,サージ需要条件を扱う運用研究において,他のモデルベースのrlフレームワークや他の古典的アルゴリズムよりも優れていることを示した。

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