論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Joint Police Patrol and Dispatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02246v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 19:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 21:27:46.231609
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Joint Police Patrol and Dispatch
• Title（参考訳）: 複合型警察パトロールとディスパッチのためのマルチエージェント強化学習
• Authors: Matthew Repasky, He Wang, Yao Xie,
• Abstract要約: 本稿では,複数エージェントのパトロールとディスパッチを協調的に最適化し,迅速な応答時間を示すポリシーを学習するための新しい手法を提案する。 本手法は,各パトロールラーを独立Qラーナー(エージェント)として,状態-作用値を表す共有深度Q-ネットワークで処理する。 この異種多エージェント強化学習アプローチは,パトロールやディスパッチのみを最適化するポリシを学習可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.336551874123796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Police patrol units need to split their time between performing preventive patrol and being dispatched to serve emergency incidents. In the existing literature, patrol and dispatch decisions are often studied separately. We consider joint optimization of these two decisions to improve police operations efficiency and reduce response time to emergency calls. Methodology/results: We propose a novel method for jointly optimizing multi-agent patrol and dispatch to learn policies yielding rapid response times. Our method treats each patroller as an independent Q-learner (agent) with a shared deep Q-network that represents the state-action values. The dispatching decisions are chosen using mixed-integer programming and value function approximation from combinatorial action spaces. We demonstrate that this heterogeneous multi-agent reinforcement learning approach is capable of learning joint policies that outperform those optimized for patrol or dispatch alone. Managerial Implications: Policies jointly optimized for patrol and dispatch can lead to more effective service while targeting demonstrably flexible objectives, such as those encouraging efficiency and equity in response.
• Abstract（参考訳）: 警察パトロール隊は、予防パトロールと非常事態に備えて派遣される期間を分ける必要がある。 現存する文献では、パトロールと派遣の決定は別々に研究されることが多い。 我々は,これらの2つの決定を共同で最適化し,警察活動の効率化と緊急呼び出しに対する応答時間を短縮する。 提案手法は,複数エージェントのパトロールとディスパッチを協調的に最適化し,迅速な応答時間をもたらすポリシーを学習するための新しい手法である。 本手法は,各パトロールラーを独立Qラーナー(エージェント)として,状態-作用値を表す共有深度Q-ネットワークで処理する。 ディスパッチ決定は、混合整数プログラミングと組合せアクション空間からの値関数近似を用いて選択される。 この異種多エージェント強化学習アプローチは、パトロールやディスパッチに最適化された手法よりも優れたジョイントポリシーを学習できることを示す。 管理上の意味: パトロールとディスパッチに共同で最適化されたポリシーは、より効果的なサービスにつながり得る一方で、例えば効率性とレスポンスの株式を奨励するといった、明らかに柔軟な目標を目標にしている。

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