OPTIC-ER: A Reinforcement Learning Framework for Real-Time Emergency Response and Equitable Resource Allocation in Underserved African Communities

📄 arXiv: 2508.12943v2 📥 PDF

作者: Mary Tonwe

分类: cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-08-18 (更新: 2025-12-04)

备注: Source code and data available at: https://github.com/marytonwe/OPTIC-ER.git

💡 一句话要点

提出OPTIC-ER框架以解决非洲社区紧急响应与资源分配不均问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 紧急响应 资源分配 非洲社区 公共服务 注意力机制 数据驱动 人道主义援助

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有公共服务系统在非洲地区面临紧急响应延迟和资源分配不均的挑战，导致人道主义危机。
  2. 方法要点：OPTIC-ER框架利用强化学习和注意力机制，实时适应调度环境，优化资源分配。
  3. 实验或效果：在500个未见事件的评估中，OPTIC-ER实现了100.00%的最优行动选择率，展现出卓越的鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

许多非洲地区的公共服务系统面临紧急响应延迟和空间不平等的问题，导致可避免的痛苦。本文提出了OPTIC-ER，一个用于实时、适应性和公平紧急响应的强化学习框架。OPTIC-ER采用注意力引导的演员-评论家架构来管理调度环境的复杂性。其关键创新包括编码行动次优性的上下文丰富状态向量和惩罚低效的精确奖励函数。该系统在高保真模拟中进行训练，使用来自尼日利亚河州的真实数据，并通过预计算的旅行时间图加速。该系统基于TALS框架（薄计算、适应性、低成本、可扩展性）构建，适用于低资源环境。在对500个未见事件的评估中，OPTIC-ER实现了100.00%的最优行动选择率，验证了其鲁棒性和泛化能力。该系统还生成基础设施缺陷图和公平监测仪表板，以指导主动治理和数据驱动的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非洲地区公共服务系统在紧急响应中的延迟和资源分配不均的问题。现有方法往往缺乏实时适应性，导致响应效率低下和资源浪费。

核心思路：OPTIC-ER框架通过强化学习技术，结合注意力机制，实时分析和优化调度决策，以提高紧急响应的效率和公平性。这样的设计使得系统能够动态适应复杂的调度环境。

技术框架：OPTIC-ER采用演员-评论家架构，主要模块包括上下文丰富状态向量、精确奖励函数和调度决策模块。系统在高保真模拟环境中训练，利用真实数据和预计算的旅行时间图进行加速。

关键创新：该框架的主要创新在于上下文丰富状态向量的引入，能够有效编码行动的次优性，以及精确奖励函数的设计，能够惩罚低效决策。这些创新使得OPTIC-ER在复杂环境中表现出色。

关键设计：在参数设置上，系统采用了适应性学习率和多层次奖励机制。网络结构上，使用了深度神经网络来处理状态向量，并通过注意力机制增强重要信息的提取能力。

📊 实验亮点

在对500个未见事件的评估中，OPTIC-ER实现了100.00%的最优行动选择率，显著优于传统方法。这一结果验证了其在复杂调度环境中的鲁棒性和泛化能力，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

OPTIC-ER框架具有广泛的应用潜力，特别是在资源有限的环境中，如非洲的偏远社区。它可以用于优化公共服务的紧急响应系统，提升资源分配的公平性，进而改善人道主义援助的效率。未来，该框架还可扩展至其他领域，如灾害管理和城市规划。

📄 摘要（原文）

Public service systems in many African regions suffer from delayed emergency response and spatial inequity, causing avoidable suffering. This paper introduces OPTIC-ER, a reinforcement learning (RL) framework for real-time, adaptive, and equitable emergency response. OPTIC-ER uses an attention-guided actor-critic architecture to manage the complexity of dispatch environments. Its key innovations are a Context-Rich State Vector, encoding action sub-optimality, and a Precision Reward Function, which penalizes inefficiency. Training occurs in a high-fidelity simulation using real data from Rivers State, Nigeria, accelerated by a precomputed Travel Time Atlas. The system is built on the TALS framework (Thin computing, Adaptability, Low-cost, Scalability) for deployment in low-resource settings. In evaluations on 500 unseen incidents, OPTIC-ER achieved a 100.00% optimal action selection rate, confirming its robustness and generalization. Beyond dispatch, the system generates Infrastructure Deficiency Maps and Equity Monitoring Dashboards to guide proactive governance and data-informed development. This work presents a validated blueprint for AI-augmented public services, showing how context-aware RL can bridge the gap between algorithmic decision-making and measurable human impact.