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MADDPG
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新的DRL框架优化城市电动汽车车队控制
研究人员开发了一个新的城市电动汽车（EV）车队控制框架，该框架使用分布鲁棒强化学习（DRL）来处理不确定的需求和出行时间。这种名为PD-RSAC的方法可以优化调度、重新定位和充电决策，同时严格遵守充电器和馈线容量限制。使用纽约市出租车数据进行的实验表明，PD-RSAC将净利润显著提高到122万美元，优于各种启发式和强化学习基线。
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研究人员开发用于城市规模电动汽车叫车服务的半马尔可夫强化学习
研究人员开发了一种新颖的半马尔可夫强化学习方法，用于优化城市规模电动汽车（EV）叫车车队。该方法解决了调度、重新定位和充电等复杂决策问题，同时遵守充电器和馈线限制等物理约束。该系统结合了高级意图和混合整数线性规划来确保可行性，并采用鲁棒优化技术来处理不确定的需求和出行时间。在基于纽约市出租车数据的模拟器中进行的实验表明，该方法显著优于现有基线，净利润达到122万美元。
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研究人员开发用于电动汽车叫车服务的半马尔可夫强化学习，提高利润并确保可行性。
研究人员开发了一种新颖的半马尔可夫强化学习方法，用于管理大规模电动汽车叫车车队。该方法确保调度、重新定位和充电决策严格遵守充电器和馈线限制等物理约束，即使在需求和出行时间不确定的情况下也是如此。该系统利用掩码执行器产生高级意图，然后通过混合整数线性规划进行投影以保证可行性。在纽约市出租车数据集模拟器上的实验表明，名为 PD--RSAC 的方法显著优于基线方法，净利润达到 122 万美元，同时避免了任何馈线限制违规。