論文の概要: Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05894v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 03:05:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:40.340294
• Title: Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 交通ネットワーク設計のための学習ヒューリスティックスと深層強化学習による改善
• Authors: Andrew Holliday, Ahmed El-Geneidy, Gregory Dudek,
• Abstract要約: グラフニューラルネットを用いた深層強化学習を用いて,進化的アルゴリズムの低レベル学習を行う。 これらの学習は、70ノード以上のベンチマーク合成都市におけるアルゴリズムの結果を改善する。 また、市内の既存の交通網で最大12%のコスト削減を提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.660968783738993
• License:
• Abstract: Transit agencies world-wide face tightening budgets. To maintain quality of service while cutting costs, efficient transit network design is essential. But planning a network of public transit routes is a challenging optimization problem. The most successful approaches to date use metaheuristic algorithms to search through the space of possible transit networks by applying low-level heuristics that randomly alter routes in a network. The design of these low-level heuristics has a major impact on the quality of the result. In this paper we use deep reinforcement learning with graph neural nets to learn low-level heuristics for an evolutionary algorithm, instead of designing them manually. These learned heuristics improve the algorithm's results on benchmark synthetic cities with 70 nodes or more, and obtain state-of-the-art results when optimizing operating costs. They also improve upon a simulation of the real transit network in the city of Laval, Canada, by as much as 54% and 18% on two key metrics, and offer cost savings of up to 12% over the city's existing transit network.
• Abstract（参考訳）: 世界各国の交通機関は予算の強化に直面している。 コスト削減を図りながらサービス品質を維持するためには,効率的なトランジットネットワーク設計が不可欠である。 しかし、公共交通機関のネットワークを計画することは、難しい最適化問題である。 現在最も成功したアプローチは、ネットワーク内のルートをランダムに変更する低レベルのヒューリスティックを適用することで、トランスポートネットワークの空間を探索するためにメタヒューリスティックアルゴリズムを使用する。 これらの低レベルのヒューリスティックの設計は、結果の質に大きな影響を及ぼす。 本稿では,グラフニューラルネットを用いた深層強化学習を用いて,手動で設計する代わりに,進化的アルゴリズムの低レベルヒューリスティックスを学習する。 これらの学習したヒューリスティックスは、70ノード以上のベンチマーク合成都市におけるアルゴリズムの結果を改善し、運用コストを最適化する際の最先端の結果を得る。 また、カナダのラヴァル市における実際の交通ネットワークのシミュレーションを、二つの重要な指標で最大54%と18%改善し、既存の交通ネットワークよりも最大12%のコスト削減を提供する。

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