論文の概要: MetroGNN: Metro Network Expansion with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09197v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 09:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 21:16:56.388808
- Title: MetroGNN: Metro Network Expansion with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: MetroGNN: 強化学習によるメトロネットワークの拡張
- Authors: Hongyuan Su, Yu Zheng, Jingtao Ding, Depeng Jin, Yong Li,
- Abstract要約: 都市の異種マルチグラフにおけるマルコフ決定プロセスに対処するための強化学習フレームワークを提案する。
このアプローチでは,グラフニューラルネットワークが取得した情報に基づいて,インテリジェントにノードを選択する,注意型ポリシネットワークを採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.418145526587313
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Selecting urban regions for metro network expansion to meet maximal transportation demands is crucial for urban development, while computationally challenging to solve. The expansion process relies not only on complicated features like urban demographics and origin-destination (OD) flow but is also constrained by the existing metro network and urban geography. In this paper, we introduce a reinforcement learning framework to address a Markov decision process within an urban heterogeneous multi-graph. Our approach employs an attentive policy network that intelligently selects nodes based on information captured by a graph neural network. Experiments on real-world urban data demonstrate that our proposed methodology substantially improve the satisfied transportation demands by over 30\% when compared with state-of-the-art methods. Codes are published at https://github.com/tsinghua-fib-lab/MetroGNN.
- Abstract（参考訳）: 都市開発において,地下鉄網拡大のための都市域の選択が重要であり,計算的に解決が困難である。
拡張プロセスは、都市人口統計やオリジン・デスティネーション(OD)フローのような複雑な特徴だけでなく、既存の地下鉄網や都市地理にも制約されている。
本稿では,都市の異種マルチグラフにおけるマルコフ決定プロセスに対処する強化学習フレームワークを提案する。
このアプローチでは,グラフニューラルネットワークが取得した情報に基づいて,インテリジェントにノードを選択する,注意型ポリシネットワークを採用している。
実世界の都市データを用いた実験により, 提案手法は, 最先端の手法と比較して, 満足度の高い交通需要を30倍以上改善することを示した。
コードはhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/MetroGNNで公開されている。
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