Deep Reinforcement Learning for Day-to-day Dynamic Tolling in Tradable Credit Schemes

📄 arXiv: 2504.08074v1 📥 PDF

作者: Xiaoyi Wu, Ravi Seshadri, Filipe Rodrigues, Carlos Lima Azevedo

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-04-10

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的交易信用计划动态收费方法，优化交通拥堵。

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

关键词: 深度强化学习 动态收费 交易信用计划 交通拥堵 马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 现有交易信用计划(TCS)的动态收费策略设计复杂，难以应对交通供需的动态变化，需要更有效的控制机制。
  2. 本文提出基于深度强化学习的动态收费方法，将问题建模为马尔可夫决策过程，通过学习优化收费策略。
  3. 实验表明，该方法在旅行时间和社福利方面与贝叶斯优化基准相当，且具有良好的泛化性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

交易信用计划(TCS)作为拥堵收费的一种替代方案正受到越来越多的关注，因为它具有收入中性和通过初始信用分配解决公平问题的能力。对TCS进行建模以辅助未来的设计和实施，面临着用户和市场行为、供需动态以及控制机制等方面的挑战。本文侧重于后者，研究TCS下的日常动态收费问题，将其建模为离散时间马尔可夫决策过程，并使用强化学习(RL)算法求解。结果表明，RL算法在旅行时间和社福利方面可与贝叶斯优化基准相媲美，并且在不同的容量和需求水平下具有泛化能力。我们进一步评估了RL在不同超参数下的鲁棒性，并应用正则化技术来减轻动作振荡，从而生成在日常需求和供应变化下可转移的实用收费策略。最后，我们讨论了扩展到大型网络等潜在挑战，并展示了如何利用迁移学习来提高计算效率并促进基于RL的TCS解决方案的实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交易信用计划（TCS）下的日常动态收费问题。现有方法通常依赖于复杂的模型和优化算法，难以适应交通流量的动态变化，并且计算成本高昂。此外，传统方法在不同交通状况下的泛化能力有限，难以应对实际应用中出现的各种情况。

核心思路：论文的核心思路是将动态收费问题建模为离散时间马尔可夫决策过程（MDP），并利用强化学习（RL）算法来学习最优的收费策略。通过与交通环境的交互，RL智能体能够学习到在不同交通状况下应该采取的收费策略，从而优化交通流量，提高社会福利。这种方法无需预先建立复杂的交通模型，能够自适应地学习到最优策略。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 交通环境建模：将交通网络建模为MDP，定义状态空间（如路段拥堵程度）、动作空间（收费价格）和奖励函数（如旅行时间、社会福利）。2) 强化学习智能体：使用深度神经网络作为价值函数或策略函数的近似器。3) 训练过程：智能体与交通环境进行交互，通过不断试错学习最优策略。4) 策略评估：评估学习到的策略在不同交通状况下的性能。

关键创新：论文的关键创新在于将深度强化学习应用于交易信用计划的动态收费问题，并提出了一种有效的训练方法，能够学习到在不同交通状况下都表现良好的收费策略。此外，论文还研究了如何提高RL算法的鲁棒性和泛化能力，使其能够适应实际交通环境中的各种变化。

关键设计：论文中使用了深度Q网络（DQN）或策略梯度算法（如Actor-Critic）作为RL智能体的核心。奖励函数的设计至关重要，通常包括旅行时间、社会福利等指标。为了提高算法的鲁棒性，论文还采用了正则化技术来减轻动作振荡。此外，论文还研究了如何利用迁移学习来加速训练过程，并提高算法在不同交通网络中的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于深度强化学习的动态收费方法在旅行时间和社福利方面可与贝叶斯优化基准相媲美。该方法在不同的容量和需求水平下具有良好的泛化能力，并且通过正则化技术减轻了动作振荡，提高了策略的鲁棒性。此外，迁移学习的应用显著提高了计算效率，降低了算法的部署成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市交通管理，通过动态调整收费价格，缓解交通拥堵，提高交通效率，并改善城市居民的出行体验。此外，该方法还可用于优化其他类型的资源分配问题，例如电力分配、网络流量控制等。

📄 摘要（原文）

Tradable credit schemes (TCS) are an increasingly studied alternative to congestion pricing, given their revenue neutrality and ability to address issues of equity through the initial credit allocation. Modeling TCS to aid future design and implementation is associated with challenges involving user and market behaviors, demand-supply dynamics, and control mechanisms. In this paper, we focus on the latter and address the day-to-day dynamic tolling problem under TCS, which is formulated as a discrete-time Markov Decision Process and solved using reinforcement learning (RL) algorithms. Our results indicate that RL algorithms achieve travel times and social welfare comparable to the Bayesian optimization benchmark, with generalization across varying capacities and demand levels. We further assess the robustness of RL under different hyperparameters and apply regularization techniques to mitigate action oscillation, which generates practical tolling strategies that are transferable under day-to-day demand and supply variability. Finally, we discuss potential challenges such as scaling to large networks, and show how transfer learning can be leveraged to improve computational efficiency and facilitate the practical deployment of RL-based TCS solutions.