En grundläggande fråga i alla peer-to-peer ride sharing system är hur man, både effektivt och effektivt, skicka användarens begäran om skjuts till rätt förare i realtid. Traditionella regelbaserade lösningar fungerar vanligtvis på en förenklad problematik, vilket kräver en sofistikerad handgjord viktdesign för antingen centraliserad myndighetskontroll eller decentraliserade multi-agent schemaläggningssystem. Även om de senaste tillvägagångssätten har använt förstärkningslärande för att tillhandahålla centraliserade kombinatoriska optimeringsalgoritmer med informativa viktvärden, kan deras enkelagentinställning knappast modellera de komplexa interaktionerna mellan förare och order. I detta dokument tar vi itu med problemet med orderöverföring med hjälp av multiagentisk förstärkningsinlärning (MARL), som följer den distribuerade karaktären av problemet med inbördes-till-peer ridesharing och har förmågan att fånga den stokastiska efterfråge-försörjning dynamik i storskaliga ridesharing scenarier. Eftersom våra föreslagna Marl-lösningar är mer tillförlitliga än centraliserade, skulle de också kunna stödja ett fullständigt distribuerat genomförande genom de senaste framstegen på fordonens Internet (IoV) och fordons-till-näten (V2N). Dessutom antar vi den genomsnittliga område approximationen för att förenkla lokala interaktioner genom att vidta en genomsnittlig åtgärd bland stadsdelar. Den genomsnittliga approximationen på fältet kan globalt fånga upp dynamiska variationer i efterfrågan genom att sprida många lokala interaktioner mellan agenser och miljön. Våra omfattande experiment har visat de betydande förbättringarna av MARL order leveransalgoritmer över flera starka baslinjer på den ackumulerade förarinkomsten (ADI), och order svarsfrekvens åtgärder. Dessutom har de simulerade experimenten med verkliga data också motiverat att vår lösning kan minska klyftan mellan utbud och efterfrågan under rusningstid och därmed ha förmågan att minska trafikstockningarna.
REF föreslog en genomsnittlig fält Multi-Agent Förstärkning Lärande för order leverans i Didis plattform.
Efficient Ridesharing Order Dispatching with Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}