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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05894v4
• Date: Sat, 22 Feb 2025 15:55:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:51:17.350741
• 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: 我々は,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,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し、新しい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も改善され、2つの主要な指標で最大52%と25%のスピードで改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.660968783738993
• License:
• Abstract: Transit agencies world-wide face tightening budgets and declining ridership. 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 achieve new state-of-the-art results the challenging Mumford benchmark. They also improve upon a simulation of the real transit network in the city of Laval, Canada, by as much as 52% and 25% on two key metrics, and offer cost savings of up to 19% over the city's existing transit network.
• Abstract（参考訳）: 世界の交通機関は予算の縮小と乗客の減少に直面している。 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。 これらの学習され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、挑戦的なマンフォードベンチマークで新しい最先端の結果を達成する。 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、2つの主要な指標で最大52%と25%改善し、既存の交通ネットワークよりも最大19%のコスト削減を提供する。

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