Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vehicle Dispatching and Routing of On-Demand Intercity Ride-Pooling Services: A Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning Approach

論文の概要: Vehicle Dispatching and Routing of On-Demand Intercity Ride-Pooling Services: A Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06742v1
Date: Thu, 13 Jul 2023 13:31:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-14 14:40:05.735544
Title: Vehicle Dispatching and Routing of On-Demand Intercity Ride-Pooling Services: A Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning Approach
Title（参考訳）: オンデマンド都市間ライドポーリングサービスの車両分散とルーティング:マルチエージェント階層型強化学習アプローチ
Authors: Jinhua Si, Fang He, Xi Lin, Xindi Tang
Abstract要約: 都市間配車サービスは、従来の都市間バスサービスをアップグレードする大きな可能性を秘めている。オンラインオペレーションは、都市間の車両資源配分とプールドライド車両ルーティングの結合により、固有の複雑さに悩まされている。本研究では,オンラインフリート管理を容易にするための2段階フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.041541248024613
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The integrated development of city clusters has given rise to an increasing demand for intercity travel. Intercity ride-pooling service exhibits considerable potential in upgrading traditional intercity bus services by implementing demand-responsive enhancements. Nevertheless, its online operations suffer the inherent complexities due to the coupling of vehicle resource allocation among cities and pooled-ride vehicle routing. To tackle these challenges, this study proposes a two-level framework designed to facilitate online fleet management. Specifically, a novel multi-agent feudal reinforcement learning model is proposed at the upper level of the framework to cooperatively assign idle vehicles to different intercity lines, while the lower level updates the routes of vehicles using an adaptive large neighborhood search heuristic. Numerical studies based on the realistic dataset of Xiamen and its surrounding cities in China show that the proposed framework effectively mitigates the supply and demand imbalances, and achieves significant improvement in both the average daily system profit and order fulfillment ratio.
Abstract（参考訳）: 都市群の統合的な発展により、都市間旅行の需要が高まっている。都市間相乗りサービスは、需要対応の強化を行うことで、伝統的な都市間バスサービスをアップグレードする大きな可能性を秘めている。それでも、そのオンラインオペレーションは、都市間の車両資源配分とプールドライド車両ルーティングの結合により、固有の複雑さに悩まされている。これらの課題に対処するために,オンラインフリート管理を容易にするための2段階フレームワークを提案する。具体的には,異なる都市間線に対して協調的にアイドル車両を割り当てる枠組みの上層レベルに,適応型大規模近隣探索ヒューリスティックを用いて車両の経路を更新可能な,新しいマルチエージェント・封建型強化学習モデルを提案する。中国におけるXiamenとその周辺都市の現実的なデータセットに基づく数値研究は、提案手法が供給と需要の不均衡を効果的に軽減し、平均的な日次システム利益と注文充足率の両方において大幅な改善を達成していることを示している。

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