Dynamic Ride-Hailing Route Planning Based on Deep Reinforcement Learning

本文的主要贡献

1. 提出了一个基于实时供需状态的动态网约车路径规 划 框 架,实 现 高 效 的 大 规 模 空 闲 网 约 车调度,通过包含实时的供需信息来适应动态变化的环境．
2. 设计了一种带有动作采样的 ASＧAC算法来选择可行的动作,增加了动作选择的随机性,从而有效地防止竞争

网约车路径规划问题

网约车、乘客在调度中心下的交互框架

车队管理模块：跟踪网约车的实时位置，以获取下一个时间片网约车供应量
请求预测模块：根据历史的请求时空分布,预测未来的网约车需求分布
深度强化学习调度策略：将供需结合起来,以确定空闲网约车的调度动作,然
后网约车将会朝着调度终点巡航

当网约车被分配给一个请求后,它会首先沿着最短路径前往请求的起点去接乘客,然后驶向请求的终点以完成服务．如果一个请求在其最长等待时间内都没
有被分配给网约车,则该请求将被拒绝．

Markov决策过程

状态：元组中的元素分别表示网格下标、当前时间片的索引、全局的空闲车辆与等待中的请求数量之差,以及该网格的网约车供应量和乘客需求

动作：是指将空闲网约车派往某个特定的目的网格gj
奖励：
回合．在该问题设定中,一个回合是从８∶００到２２∶００的繁忙时段．因此,时间t在２２∶００之后的状态为终止状态