Reinforcement Learning-based Sequential Route Recommendation for System-Optimal Traffic Assignment
作者: Leizhen Wang, Peibo Duan, Cheng Lyu, Zhenliang Ma
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-27
💡 一句话要点
提出基于强化学习的序贯路径推荐方法，实现系统最优交通分配
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 交通分配 路径推荐 系统最优 深度Q学习
📋 核心要点
- 现有路径推荐系统侧重个体体验，缺乏对系统整体最优的考虑，可能导致拥堵等问题。
- 论文提出将系统最优交通分配问题建模为强化学习任务，通过智能体序贯推荐路径优化全局效率。
- 实验表明，该方法在标准交通网络中表现出色，能有效收敛到或逼近系统最优解，提升交通效率。
📝 摘要（中文）
现代导航系统和共享出行平台日益依赖个性化路径推荐来提升用户体验和运营效率。然而，一个关键问题是：这种序贯的、个性化的路径决策能否最终实现系统最优（SO）的交通分配？本文通过将静态SO交通分配问题重新定义为单智能体深度强化学习（RL）任务，提出了一个基于学习的框架来解决这个问题。一个中心智能体在起讫点（OD）需求到达时，序贯地为出行者推荐路径，以最小化系统总出行时间。为了提高学习效率和解的质量，我们开发了一种MSA引导的深度Q学习算法，将传统交通分配方法的迭代结构整合到RL训练过程中。所提出的方法在Braess网络和Ortuzar-Willumsen（OW）网络上进行了评估。结果表明，RL智能体在Braess网络中收敛到理论上的SO解，在OW网络中仅实现了0.35%的偏差。进一步的消融研究表明，路径动作集的设计显著影响收敛速度和最终性能，其中SO信息指导的路径集能够更快地学习并获得更好的结果。这项工作提供了一种理论上可靠且实际相关的途径，通过基于学习的序贯分配将个体路径行为与系统级效率联系起来。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何通过序贯的、个性化的路径推荐，实现系统最优的交通分配问题。现有方法主要关注个体用户的出行体验，而忽略了整个交通系统的效率，可能导致局部优化而非全局最优。传统的交通分配方法通常是静态的，难以适应动态变化的交通需求。
核心思路：论文的核心思路是将静态的系统最优交通分配问题转化为一个单智能体的深度强化学习任务。智能体通过与交通环境交互，学习如何为每个出行者推荐路径，从而最小化整个系统的总出行时间。这种方法能够动态地适应交通需求的变化，并实现全局优化。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 交通环境建模：将交通网络建模为马尔可夫决策过程（MDP），包括状态、动作、奖励等要素。2) 强化学习智能体：使用深度Q网络（DQN）作为智能体，学习最优的路径推荐策略。3) MSA引导：将传统交通分配方法中的MSA（Method of Successive Averages）迭代结构融入到RL训练过程中，加速学习并提高解的质量。4) 序贯推荐：智能体根据当前交通状态和出行者的OD需求，序贯地推荐路径。
关键创新：论文的关键创新在于将静态的系统最优交通分配问题转化为动态的强化学习问题，并提出了一种MSA引导的深度Q学习算法。这种方法能够动态地适应交通需求的变化，并实现全局优化。此外，论文还研究了路径动作集的设计对学习效率和最终性能的影响。
关键设计：在DQN网络结构方面，论文采用了多层感知机（MLP）作为Q函数的近似器。奖励函数的设计目标是最小化系统总出行时间。MSA引导通过在每次迭代中，将RL智能体推荐的路径与MSA算法计算出的路径进行加权平均，从而加速学习并提高解的质量。路径动作集的设计是关键，SO-informed的路径集能够更快地学习并获得更好的结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在Braess网络中能够收敛到理论上的系统最优解，在Ortuzar-Willumsen（OW）网络中仅实现了0.35%的偏差。消融研究表明，SO信息指导的路径集能够显著提高学习速度和最终性能。相比于传统的交通分配方法，该方法能够更好地适应动态变化的交通需求，并实现全局优化。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能导航系统、共享出行平台和城市交通管理等领域。通过优化路径推荐策略，可以有效缓解交通拥堵，提高交通效率，降低出行成本，并减少环境污染。未来，该方法可以进一步扩展到考虑多模式交通、实时交通信息和用户偏好等因素，实现更加智能和个性化的交通服务。
📄 摘要（原文）
Modern navigation systems and shared mobility platforms increasingly rely on personalized route recommendations to improve individual travel experience and operational efficiency. However, a key question remains: can such sequential, personalized routing decisions collectively lead to system-optimal (SO) traffic assignment? This paper addresses this question by proposing a learning-based framework that reformulates the static SO traffic assignment problem as a single-agent deep reinforcement learning (RL) task. A central agent sequentially recommends routes to travelers as origin-destination (OD) demands arrive, to minimize total system travel time. To enhance learning efficiency and solution quality, we develop an MSA-guided deep Q-learning algorithm that integrates the iterative structure of traditional traffic assignment methods into the RL training process. The proposed approach is evaluated on both the Braess and Ortuzar-Willumsen (OW) networks. Results show that the RL agent converges to the theoretical SO solution in the Braess network and achieves only a 0.35% deviation in the OW network. Further ablation studies demonstrate that the route action set's design significantly impacts convergence speed and final performance, with SO-informed route sets leading to faster learning and better outcomes. This work provides a theoretically grounded and practically relevant approach to bridging individual routing behavior with system-level efficiency through learning-based sequential assignment.