論文の概要: Fully Dynamic Rebalancing in Dockless Bike-Sharing Systems via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14501v1
• Date: Thu, 14 May 2026 07:46:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.691404
• Title: Fully Dynamic Rebalancing in Dockless Bike-Sharing Systems via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習によるドックレス自転車シェアリングシステムにおけるフルダイナミックリバランシング
• Authors: Edoardo Scarpel, Alberto Pettena, Matteo Cederle, Federico Chiariotti, Marco Fabris, Gian Antonio Susto,
• Abstract要約: 本稿では,ドックレス自転車移動システムの再バランスのための完全動的深度強化学習法を提案する。 我々は、グラフベースのシミュレータを通してサービスをモデル化し、Markov決定プロセスとしてキャストリバランシングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.258886980394397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper proposes a fully dynamic Deep Reinforcement Learning (DRL) method for rebalancing dockless bike-sharing systems, overcoming the limitations of periodic, system-wide interventions. We model the service through a graph-based simulator and cast rebalancing as a Markov decision process. A DRL agent routes a single truck in real time, executing localized pick-up, drop-off, and charging actions guided by spatiotemporal criticality scores. Experiments on real-world data show significant reductions in availability failures with a minimal fleet size, while limiting spatial inequality and mobility deserts. Our approach demonstrates the value of learning-based rebalancing for efficient and reliable shared micromobility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドッキングレス自転車シェアリングシステムにおいて,周期的かつシステム全体の介入の限界を克服し,完全な動的深層強化学習(DRL)手法を提案する。 我々は、グラフベースのシミュレータを通してサービスをモデル化し、Markov決定プロセスとしてキャストリバランシングを行う。 DRLエージェントは、1台のトラックをリアルタイムでルーティングし、時空間臨界スコアによって誘導される局所的なピックアップ、ドロップオフ、充電アクションを実行する。 実世界のデータに関する実験では、空間的不平等と移動性砂漠を制限しながら、最小限の艦隊規模で可用性障害を著しく低減した。 提案手法は, 効率的で信頼性の高い共有マイクロモビリティのための, 学習に基づく再バランスの価値を示す。

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