机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 按需（AMOD）系统的自主移动性是一种不断发展的运输方式，其中中央协调的自动驾驶汽车的舰队动态地服务了旅行请求。这些系统的控制通常被称为一个大型网络优化问题，而增强学习（RL）最近已成为解决该领域中开放挑战的一种有前途的方法。最近的集中式RL方法专注于从在线数据中学习，而忽略了实际运输系统中的每样本相互作用。为了解决这些限制，我们建议通过离线强化学习的镜头正式对AMOD系统进行正式控制，并使用仅离线数据学习有效的控制策略，这很容易为当前的移动性运营商提供。我们进一步研究了设计决策，并根据现实世界中移动性系统的数据提供了经验证据，表明了离线学习如何恢复（i）（i）（i）与在线方法表现出相同的AMOD控制策略，（ii）允许样品有效的在线微调和（iii）消除复杂的模拟环境的需求。至关重要的是，本文表明，离线RL是在经济临界系统（例如迁移率系统）中应用基于RL的SO的有希望的范式。
学习通过离线加强学习从观察中控制自主舰队
主要关键词
相关文件推荐
