GARLIC: GPT-Augmented Reinforcement Learning with Intelligent Control for Vehicle Dispatching

📄 arXiv: 2408.10286v3 📥 PDF

作者: Xiao Han, Zijian Zhang, Xiangyu Zhao, Yuanshao Zhu, Guojiang Shen, Xiangjie Kong, Xuetao Wei, Liqiang Nie, Jieping Ye

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-08-19 (更新: 2024-12-16)

备注: Accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

GARLIC：基于GPT增强强化学习的智能车辆调度框架

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

关键词: 车辆调度 强化学习 GPT模型 多视图图 动态奖励函数

📋 核心要点

  1. 现有车辆调度系统难以应对城市交通的复杂动态性，导致乘客出行困难和司机空载率高。
  2. GARLIC框架利用多视图图捕获分层交通状态，并学习动态奖励函数以适应个体驾驶行为。
  3. GARLIC集成了GPT模型，通过自定义损失函数训练，以实现高精度预测和优化调度策略，降低空载率。

📝 摘要（中文）

为了满足城市居民对更高出行质量的需求，车辆调度已成为在线网约车服务的关键组成部分。然而，当前的车辆调度系统难以应对城市交通动态的复杂性，包括不可预测的交通状况、多样化的司机行为以及波动的供需模式。这些挑战导致某些地区的乘客出行困难，而另一些地区的许多司机无法获得订单，从而导致城市交通服务的整体质量下降。为了解决这些问题，本文提出了一种名为GARLIC的框架：基于GPT增强强化学习的智能车辆调度框架。GARLIC利用多视图图来捕获分层交通状态，并学习一种动态奖励函数，该函数考虑了个人驾驶行为。该框架进一步集成了使用自定义损失函数训练的GPT模型，以实现高精度预测并优化实际场景中的调度策略。在两个真实世界数据集上进行的实验表明，GARLIC有效地与驾驶员行为保持一致，同时降低了车辆的空载率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线网约车服务中车辆调度效率低下的问题。现有方法难以有效应对城市交通的复杂性和动态性，例如不可预测的交通状况、司机行为差异以及供需波动，导致乘客等待时间长、司机空载率高等问题。

核心思路：论文的核心思路是利用GPT模型增强的强化学习方法，更准确地预测交通状况和司机行为，从而制定更优的车辆调度策略。通过学习动态奖励函数，使调度策略能够更好地适应个体司机的行为模式，最终提高整体调度效率。

技术框架：GARLIC框架主要包含以下几个模块：1) 多视图图构建模块，用于捕获分层交通状态；2) 动态奖励函数学习模块，用于建模个体驾驶行为；3) GPT模型预测模块，用于预测交通状况和司机行为；4) 强化学习调度策略优化模块，用于制定最优的车辆调度策略。整体流程是：首先利用多视图图和历史数据构建交通状态表示，然后利用GPT模型预测未来交通状况和司机行为，接着利用强化学习算法学习动态奖励函数和调度策略，最后将调度策略应用于实际车辆调度中。

关键创新：该论文的关键创新在于将GPT模型与强化学习相结合，用于车辆调度。GPT模型能够学习到更丰富的交通信息和司机行为模式，从而提高预测精度。动态奖励函数的设计能够使调度策略更好地适应个体司机的行为，提高调度效率。

关键设计：论文中GPT模型的训练使用了自定义的损失函数，以提高预测精度。多视图图的设计考虑了不同粒度的交通信息，例如区域交通流量、道路拥堵情况等。强化学习算法使用了Actor-Critic框架，Actor网络用于生成调度策略，Critic网络用于评估调度策略的价值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GARLIC在两个真实世界数据集上进行了实验，结果表明该框架能够有效地与驾驶员行为保持一致，并显著降低车辆的空载率。具体性能数据未知，但论文强调了GARLIC在适应驾驶员行为和减少空载率方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线网约车平台，提高车辆调度效率，降低乘客等待时间和司机空载率，提升用户体验。此外，该方法还可以扩展到其他交通运输领域，例如出租车调度、物流配送等，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，可以进一步研究如何将该方法应用于自动驾驶车辆的调度，实现更智能化的交通运输系统。

📄 摘要（原文）

As urban residents demand higher travel quality, vehicle dispatch has become a critical component of online ride-hailing services. However, current vehicle dispatch systems struggle to navigate the complexities of urban traffic dynamics, including unpredictable traffic conditions, diverse driver behaviors, and fluctuating supply and demand patterns. These challenges have resulted in travel difficulties for passengers in certain areas, while many drivers in other areas are unable to secure orders, leading to a decline in the overall quality of urban transportation services. To address these issues, this paper introduces GARLIC: a framework of GPT-Augmented Reinforcement Learning with Intelligent Control for vehicle dispatching. GARLIC utilizes multiview graphs to capture hierarchical traffic states, and learns a dynamic reward function that accounts for individual driving behaviors. The framework further integrates a GPT model trained with a custom loss function to enable high-precision predictions and optimize dispatching policies in real-world scenarios. Experiments conducted on two real-world datasets demonstrate that GARLIC effectively aligns with driver behaviors while reducing the empty load rate of vehicles.