論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Mobility Resource Allocation with Hierarchical Adaptive Grouping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20377v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 22:17:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.836799
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Mobility Resource Allocation with Hierarchical Adaptive Grouping
• Title（参考訳）: 階層的適応型グループ化による動的移動資源配分のためのマルチエージェント強化学習
• Authors: Farshid Nooshi, Suining He,
• Abstract要約: 動的モビリティ資源割り当てのための階層適応型グループ共有(HAG-PS)と呼ばれる新しいマルチエージェント強化学習を提案する。 HAG-PSは、移動資源配分のためのマルチエージェント強化学習に関する2つの重要な研究課題に対処することを目的としている。 実世界のニューヨークにおける自転車シェアリングデータに基づく広範な実験を行い,他のベースライン手法と比較してHAG-PSの優れた性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.167718390410225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Allocating mobility resources (e.g., shared bikes/e-scooters, ride-sharing vehicles) is crucial for rebalancing the mobility demand and supply in the urban environments. We propose in this work a novel multi-agent reinforcement learning named Hierarchical Adaptive Grouping-based Parameter Sharing (HAG-PS) for dynamic mobility resource allocation. HAG-PS aims to address two important research challenges regarding multi-agent reinforcement learning for mobility resource allocation: (1) how to dynamically and adaptively share the mobility resource allocation policy (i.e., how to distribute mobility resources) across agents (i.e., representing the regional coordinators of mobility resources); and (2) how to achieve memory-efficient parameter sharing in an urban-scale setting. To address the above challenges, we have provided following novel designs within HAG-PS. To enable dynamic and adaptive parameter sharing, we have designed a hierarchical approach that consists of global and local information of the mobility resource states (e.g., distribution of mobility resources). We have developed an adaptive agent grouping approach in order to split or merge the groups of agents based on their relative closeness of encoded trajectories (i.e., states, actions, and rewards). We have designed a learnable identity (ID) embeddings to enable agent specialization beyond simple parameter copy. We have performed extensive experimental studies based on real-world NYC bike sharing data (a total of more than 1.2 million trips), and demonstrated the superior performance (e.g., improved bike availability) of HAG-PS compared with other baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: モビリティリソース(例えば、共有自転車/電動スクーター、ライドシェアリング車両)の割り当ては、都市環境におけるモビリティの需要と供給を再バランスするために不可欠である。 本研究では,動的モビリティ資源割り当てのための階層適応型グループ型パラメータ共有(HAG-PS)という,新しいマルチエージェント強化学習を提案する。 HAG-PSは,移動資源割当のためのマルチエージェント強化学習に関する2つの重要な研究課題に対処することを目的としている。(1)移動資源割当政策(すなわち,移動資源割当政策)をエージェント間で動的かつ適応的に共有する方法(すなわち,移動資源の地域コーディネータを表す方法)と,(2)都市規模でメモリ効率の高いパラメータ共有を実現する方法である。 以上の課題に対処するため,HAG-PS の新規設計について述べる。 動的かつ適応的なパラメータ共有を実現するため,移動資源状態(移動資源の分布など)のグローバルおよびローカルな情報からなる階層的手法を考案した。 我々は, 符号化された軌道(状態, 行動, 報酬)の相対的近接性に基づいて, エージェントのグループを分割またはマージするために, 適応的なエージェントグループ化手法を開発した。 我々は、単純なパラメータコピーを超えてエージェントの特殊化を可能にするための学習可能なID(ID)埋め込みを設計した。 実世界のニューヨークにおける自転車シェアリングデータ(合計120万回以上)に基づく広範な実験を行い,HAG-PSの性能向上(例えば,自転車利用率の向上)を他のベースライン手法と比較して実証した。

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