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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05894v6
• Date: Sun, 26 Oct 2025 16:44:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.204954
• 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: 我々は強化学習を使ってグラフニューラルネットワークを訓練し、好みとして振る舞う。 新しいニューラルネットワークは、70ノード以上のベンチマーク合成都市で結果を改善し、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改善し、最大19%のコスト削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.978751108808689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Planning a network of public transit routes is a challenging optimization problem. Metaheuristic algorithms search through the space of possible transit networks by applying heuristics that randomly alter routes in a network. Existing algorithms almost exclusively use heuristics that modify the network in purely random ways. In this work, we explore whether we can obtain better transit networks using more intelligent heuristics, that modify networks according to a learned preference function instead of at random. We use reinforcement learning to train graph neural nets to act as heuristics. These neural heuristics yield improved results on benchmark synthetic cities with 70 nodes or more, and achieve new state-of-the-art results on the challenging Mumford benchmark. They also improve upon a simulation of the real transit network in the city of Laval, Canada, achieving cost savings of up to 19% over the city's existing transit network.
• Abstract（参考訳）: 公共交通機関のネットワークを計画することは、困難な最適化問題である。 メタヒューリスティックアルゴリズムは、ネットワーク内のルートをランダムに変更するヒューリスティックを適用して、可能なトランジットネットワークの空間を探索する。 既存のアルゴリズムはほとんどが、純粋にランダムな方法でネットワークを変更するヒューリスティックを使っている。 本研究では、よりインテリジェントなヒューリスティックスを用いて、ランダムではなく学習された選好関数に従ってネットワークを変更可能な、より良いトランジットネットワークを得ることができるかを検討する。 我々は強化学習を用いてグラフニューラルネットワークを訓練し、ヒューリスティックとして機能する。 これらのニューラル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での結果を改善し、挑戦的なMumford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改善し、既存の交通ネットワークで最大19%のコスト削減を実現している。

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