Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services

强化学习 计算机科学 匹配(统计) 马尔可夫决策过程 服务(商务) 人气 订单(交换) 过程(计算) 马尔可夫过程 闲置 人工智能 运筹学 工程类 社会心理学 统计 数学 操作系统 经济 经济 心理学 财务
作者
Mingyue Xu,Peng Yue,Fan Yu,Can Yang,Mingda Zhang,Shangcheng Li,Hao Li
出处
期刊:International Journal of Geographical Information Science [Taylor & Francis]
卷期号:37 (2): 380-402 被引量:8
标识
DOI:10.1080/13658816.2022.2119477
摘要

The popularity of ride-hailing platforms has significantly improved travel efficiency by providing convenient and personalized transportation services. Designing an effective ride-hailing service generally needs to address two tasks: order matching that assigns orders to available vehicles and proactive vehicle repositioning that deploys idle vehicles to potentially high-demand regions. Recent studies have intensively utilized deep reinforcement learning to solve the two tasks by learning an optimal dispatching strategy. However, most of them generate actions for the two tasks independently, neglecting the interactions between the two tasks and the communications among multiple drivers. To this end, this paper provides an approach based on multi-agent deep reinforcement learning where the two tasks are modeled as a unified Markov decision process, and the colossal state space and competition among drivers are addressed. Additionally, a modifiable agent-specific state representation is proposed to facilitate knowledge transferring and improve computing efficiency. We evaluate our approach on a public taxi order dataset collected in Chengdu, China, where a variable number of simulated vehicles are tested. Experimental results show that our approach outperforms seven existing baselines, reducing passenger rejection rate, driver idle time and improving total driver income.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Qwe发布了新的文献求助10
1秒前
隐形曼青应助宋宋采纳,获得10
2秒前
田様应助45采纳,获得10
2秒前
蜂蜜罐zi完成签到,获得积分10
3秒前
搜集达人应助魏少爷采纳,获得10
3秒前
FashionBoy应助冬至季采纳,获得10
3秒前
Yuntao_Chen发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
鸭梨鸭梨发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
火星上书本完成签到,获得积分20
7秒前
科研通AI2S应助sciDoge采纳,获得10
8秒前
吴祥坤发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
12秒前
感谢大家完成签到,获得积分10
13秒前
WQ发布了新的文献求助10
14秒前
hai完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
眯眯眼的雪莲完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
天气好好发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
小六九完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
20秒前
22秒前
冬至季发布了新的文献求助10
23秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
WQ完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
26秒前
缥缈剑愁发布了新的文献求助10
28秒前
宁ning发布了新的文献求助10
29秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975814
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520123
关于积分的说明 11201020
捐赠科研通 3256502
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798347
邀请新用户注册赠送积分活动 877523
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806417