論文の概要: A Reinforcement Learning Approach for Dynamic Rebalancing in
Bike-Sharing System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03589v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 23:46:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 17:23:21.812807
- Title: A Reinforcement Learning Approach for Dynamic Rebalancing in
Bike-Sharing System
- Title（参考訳）: 自転車シェアリングシステムにおける動的リバランシングのための強化学習手法
- Authors: Jiaqi Liang, Sanjay Dominik Jena, Defeng Liu, Andrea Lodi
- Abstract要約: 自転車シェアリングシステムはエコフレンドリーな都市移動を提供し、交通渋滞と健康的な生活様式の緩和に貢献している。
駅間で自転車を再分配するための車両を用いた効果的な再バランス戦略の開発は、オペレーターにとって非常に重要である。
本稿では,複数の車両との動的再バランス問題に対する時間的強化学習アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.237099288412558
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bike-Sharing Systems provide eco-friendly urban mobility, contributing to the
alleviation of traffic congestion and to healthier lifestyles. Efficiently
operating such systems and maintaining high customer satisfaction is
challenging due to the stochastic nature of trip demand, leading to full or
empty stations. Devising effective rebalancing strategies using vehicles to
redistribute bikes among stations is therefore of uttermost importance for
operators. As a promising alternative to classical mathematical optimization,
reinforcement learning is gaining ground to solve sequential decision-making
problems. This paper introduces a spatio-temporal reinforcement learning
algorithm for the dynamic rebalancing problem with multiple vehicles. We first
formulate the problem as a Multi-agent Markov Decision Process in a continuous
time framework. This allows for independent and cooperative vehicle
rebalancing, eliminating the impractical restriction of time-discretized models
where vehicle departures are synchronized. A comprehensive simulator under the
first-arrive-first-serve rule is then developed to facilitate the learning
process by computing immediate rewards under diverse demand scenarios. To
estimate the value function and learn the rebalancing policy, various Deep
Q-Network configurations are tested, minimizing the lost demand. Experiments
are carried out on various datasets generated from historical data, affected by
both temporal and weather factors. The proposed algorithms outperform
benchmarks, including a multi-period Mixed-Integer Programming model, in terms
of lost demand. Once trained, it yields immediate decisions, making it suitable
for real-time applications. Our work offers practical insights for operators
and enriches the integration of reinforcement learning into dynamic rebalancing
problems, paving the way for more intelligent and robust urban mobility
solutions.
- Abstract（参考訳）: 自転車シェアリングシステムはエコフレンドリーな都市移動を提供し、交通渋滞の緩和と健康的なライフスタイルに寄与している。
このようなシステムを効果的に運用し、高い顧客満足度を維持することは、旅行需要の確率的な性質から困難であり、フルまたは空の駅につながる。
駅間で自転車を再分配するための車両を用いた効果的な再バランス戦略の開発は、オペレーターにとって非常に重要である。
古典的な数学的最適化の代替として、逐次的な意思決定問題を解決するために強化学習が根底にある。
本稿では,複数車両の動的リバランス問題に対する時空間強化学習アルゴリズムを提案する。
まず,問題をマルチエージェントマルコフ決定プロセスとして,連続時間枠組で定式化する。
これにより、独立かつ協調的な車両のリバランスが可能となり、車両の出発が同期される時間離散モデルの非現実的制限が排除される。
多様な需要シナリオで即時報酬を計算し,学習プロセスを容易にするために,第1アーリブ・ファースト・サーベルールに基づく総合シミュレータを開発した。
価値関数を推定し、再バランスポリシーを学ぶために、様々な深いqネットワーク構成をテストし、失われた需要を最小限にする。
過去のデータから生成された様々なデータセットで実験を行い、時間的要因と気象要因の両方に影響される。
提案アルゴリズムは、需要の減少の観点から、マルチ周期混合整数計画モデルを含むベンチマークより優れている。
トレーニングが完了すると、即時決定が得られ、リアルタイムアプリケーションに適合する。
我々の研究は、オペレーターに実践的な洞察を提供し、強化学習を動的リバランス問題に統合し、よりインテリジェントで堅牢な都市モビリティソリューションへの道を開く。
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