【标题】Deep dispatching: A deep reinforcement learning approach for vehicle dispatching on online ride-hailing platform

【作者团队】Yang Liu, Fanyou Wu, Cheng Lyu, Shen Li, Jieping Ye, Xiaobo Qu

【发表日期】2022.4.4

【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1366554522000862

【推荐理由】车辆调度系统是网约车平台最关键的问题之一，需要根据供需动态调整运营和管理策略。本文针对车辆调度问题提出了一种称为深度调度的单智能体深度强化学习方法，通过提前将空置车辆重新分配到需求缺口较大的区域。模拟器和车辆调度算法是基于工业规模的真实世界数据和在线乘车平台的工作流程设计的，确保了本文方法的实用价值。此外，车辆调度问题可以类比为计算机网络中的负载均衡问题。受推荐系统的启发，通过将动作排序为推荐列表，从而将动作与请求进行匹配，从而解决了调度请求的高并发问题。实验表明，所提出的方法优于现有的基准。值得一提的是，该方案在KDD Cup 2020车辆调度任务中获得第一名。

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