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早稲田大学
菅原 俊治
教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Government
共同研究数 1
Conference Paper
2020
Springer
Multi-agent Service Area Adaptation for Ride-Sharing Using Deep Reinforcement Learning
(Last author)
深層強化学習によるライドシェアのためのマルチエージェントサービスエリア適応
Naoki Yoshida, Itsuki Noda, Toshiharu Sugawara
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
【抄録】
This paper proposes a method for adaptively assigning service areas to self-driving taxi agents in ride-share services by using a centralized deep Q-network (DQN) and demand prediction data. A number of (taxi) companies have participated in ride-share services with the increase of passengers due to the mutual benefits for taxi companies and customers. However, an excessive number of participants has often resulted in many empty taxis in a city, leading to traffic jams and energy waste problems. Therefore, an effective strategy to appropriately decide the service areas where agents, which are self-driving programs, have to wait for passengers is crucial for easing such problems and achieving the quality service. Thus, we propose a service area adaptation method for ride share (SAAMS) to allocate service areas to agents for this purpose. We experimentally show that the SAAMS manager can effectively control the agents by allocating their service areas to cover passengers using demand prediction data with some errors. We also evaluated the SAAMS by comparing its performance with those of the conventional methods. © 2020, Springer Nature Switzerland AG.
【抄録日本語訳】
本論文では,ライドシェアサービスにおける自動運転タクシーエージェントに対して,集中型ディープQネットワーク(DQN)と需要予測データを用いて,適応的にサービスエリアを割り当てる手法を提案する.ライドシェアサービスは、タクシー会社と顧客の相互利益により、乗客の増加に伴い多くの(タクシー)会社が参加している。しかし、参加者が増えすぎると、都市部では空車のタクシーが多くなり、交通渋滞やエネルギーの浪費の問題につながることが多い。そこで、このような問題を緩和し、質の高いサービスを実現するためには、自動運転プログラムであるエージェントが乗客を待機させるサービスエリアを適切に決定するための有効な戦略が重要となる。そこで、我々はこの目的のために、エージェントにサービスエリアを割り当てるライドシェアのためのサービスエリア適応法(SAAMS)を提案する。本手法では,誤差のある需要予測データを用いて,エージェントのサービスエリアを割り当てることで,エージェントを効果的に制御できることを実験的に示す.また,SAAMSの性能を従来手法と比較することにより,その評価を行った.© 2020, Springer Nature Switzerland AG.