提出Atomic-PPO用于电动Robo-taxi调度与充电配置
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提出Atomic-PPO用于电动Robo-taxi调度与充电配置
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AI 综述
Jim Dai、Manxi Wu和Zhanhao Zhang在arXiv发布论文,提出Atomic-PPO强化学习算法,用原子动作分解缩减动作空间,处理电动无人出租车车队调度与充电桩配置优化。 作者称,该算法训练仅需适度计算资源,可评估大规模车队和多种系统配置,产生接近最优的调度策略。评估基于以纽约市真实网约车行程记录校准的模拟环境,基准为启发式策略和基于流体模型的奖励上界;数值实验还分析了充电基础设施和车队规模对系统性能的影响。结果目前处于作者模拟实验阶段。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月16日 12:00
Atomic-PPO用于电动无人出租车调度与充电桩配置优化报道时间线
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10月16日
- arXiv · cs.AIAtomic-PPO用于电动无人出租车调度与充电桩配置优化
Jim Dai、Manxi Wu和Zhanhao Zhang提出Atomic-PPO,通过原子动作分解处理电动无人出租车车队调度与充电配置,并在以纽约市现实网约车记录校准的模拟环境中进行评估。作者称,该算法在训练仅需适度计算资源的情况下,能够评估大规模车队和多种系统配置,产生接近最优的调度策略;数值实验还分析了充电基础设施和车队规模对系统性能的影响。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 910月16日 14:00
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