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? 论文标题：Non-myopic Matching and Rebalancing in Large-Scale On-Demand Ride-Pooling Systems Using Simulation-Informed Reinforcement Learning
? Arxiv ID：2510.25796v1
? 关键词：ride-pooling, reinforcement learning, simulation, non-myopic decision-making, cost savings
? 太长不看版：该研究提出了一种基于模拟增强学习的拼车调度策略，有效提高了服务效率并降低运营成本。
? 摘要翻译：拼车服务，也称为共享出行、共享叫车或微公交，是一种乘客共享乘车的服务。这种服务可以降低乘客和运营商的成本，减少拥堵和环境影响。然而，一个关键限制是其短视的决策制定，忽略了调度决策的长期影响。为了解决这个问题，我们提出了一种基于模拟的强化学习（RL）方法。虽然RL在叫车系统的研究中得到了广泛研究，但在拼车系统中的应用却相对较少。在本研究中，我们通过在学习机制中嵌入拼车模拟，将Xu等人（2018年）的学习和规划框架从叫车扩展到拼车，以实现非短视决策。此外，我们还提出了一种互补策略来重新平衡闲置车辆。通过在模拟经验上采用n步时间差分学习，我们推导出时空状态值，并随后使用纽约出租车请求数据评估非短视策略的有效性。结果表明，与短视策略相比，非短视匹配策略可以提高服务率高达8.4%，同时减少乘客在车内和等待的时间。此外，与短视策略相比，所提出的非短视策略可以将车队规模减少超过25%，同时保持相同水平的性能，从而为运营商提供显著的成本节约。将重新平衡操作纳入所提出的框架中，可以将等待时间减少高达27.3%，车内时间减少12.5%，并将服务率提高15.1%，但这是以每位乘客行驶的车辆分钟数增加为代价的。
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#LLM #NLP #AI #大模型 #人工智能 #论文阅读 #LLM翰林院
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