Маршруты по требованию: ИИ за рулём электромобилей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к оптимизации маршрутов электромобилей, работающих по вызову, позволяет значительно повысить эффективность и снизить затраты.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Решение E-DARP, представленное на рисунке, демонстрирует эффективное обслуживание запросов на забор и доставку семью транспортными средствами в Сан-Франциско, включая посещение зарядных станций для обеспечения непрерывной работы системы.

В статье представлена система глубокого обучения с подкреплением, использующая графовые нейронные сети с механизмом внимания на ребрах для решения электрической версии задачи динамической маршрутизации транспорта по запросу.

В условиях растущего спроса на услуги мобильности по запросу, оптимизация управления электрическим автопарком сталкивается с серьезными вычислительными сложностями. В данной работе, ‘Learning to Dial-a-Ride: A Deep Graph Reinforcement Learning Approach to the Electric Dial-a-Ride Problem’, предложен подход на основе глубокого обучения с подкреплением, использующий графовые нейронные сети для решения задачи электрического варианта проблемы маршрутизации транспорта по вызову (E-DARP). Разработанная архитектура позволяет достигать результатов, близких к оптимальным, при значительном снижении времени вычислений по сравнению с традиционными методами, такими как Adaptive Large Neighborhood Search. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности и масштабируемости предложенного подхода для решения задач управления транспортом в реальном времени в крупных городах?

Вызов Динамической Маршрутизации и Масштабируемости

Традиционные методы решения задачи электрического Dial-a-Ride сталкиваются с серьезными трудностями при моделировании реальных условий эксплуатации. Эти подходы, часто основанные на упрощенных предположениях о транспортной сети и запросах пользователей, демонстрируют ограниченную эффективность при увеличении масштаба задачи и появлении динамических изменений, таких как неожиданные пробки или внезапные запросы на посадку. Использование эвристических алгоритмов, хотя и позволяет получить решения за приемлемое время, зачастую приводит к субоптимальным маршрутам и повышенным затратам энергии, особенно в условиях сложной городской инфраструктуры и неравномерного распределения пассажиров. Неспособность адекватно учитывать все факторы, влияющие на процесс планирования маршрутов, приводит к снижению эффективности транспортной системы и ухудшению пользовательского опыта.

Существующие подходы к решению проблемы динамической маршрутизации транспорта, часто полагаются на упрощающие предположения и эвристики, что существенно ограничивает их адаптивность к меняющимся условиям и запросам. Например, многие алгоритмы предполагают статичный набор заказов или игнорируют пробки на дорогах, что приводит к неоптимальным маршрутам и увеличению времени ожидания. Такие упрощения, хотя и позволяют снизить вычислительную сложность, не учитывают реальную динамику транспортных потоков и потребности пассажиров, особенно в условиях высокой загруженности сети и непредсказуемых событий. В результате, эффективность системы снижается, а возможности по оперативному реагированию на новые заказы и изменения в существующих ограничиваются, что делает её менее привлекательной для пользователей и менее эффективной для операторов.

Для эффективного решения проблемы динамической маршрутизации общественного транспорта требуется принципиально новый подход к алгоритмам. Традиционные методы часто оказываются неспособными эффективно обрабатывать сложные сети узлов и связей, возникающие в реальных условиях эксплуатации. Особенно остро стоит проблема вычислительной сложности точных методов, которые становятся непрактичными при увеличении масштаба транспортной сети и частоте запросов. Необходим переход к алгоритмам, способным к рассуждениям над графами, учитывающим множество ограничений и динамически меняющиеся условия, чтобы обеспечить оптимальные маршруты и снизить затраты ресурсов. Разработка подобных алгоритмов — ключевой шаг к созданию действительно интеллектуальных систем общественного транспорта.

Траектории сходимости прибыли валидации для всех двенадцати конфигураций демонстрируют влияние количества пассажиров в автомобиле (1, 2 или 3) на прибыльность при различных сочетаниях размера батареи и автопарка.

GREAT Encoder: Представление, Ориентированное на Ребра

GREAT Encoder представляет собой архитектуру графовой нейронной сети, разработанную для непосредственной обработки признаков рёбер графа. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на узлы, данная архитектура фокусируется на связях между локациями, что позволяет учитывать информацию о характеристиках самих соединений. Непосредственная обработка признаков рёбер позволяет более эффективно кодировать данные о задачах маршрутизации и оптимизации, поскольку учитываются такие параметры, как расстояние, пропускная способность или энергопотребление, непосредственно связанные с каждым соединением между локациями.

В отличие от традиционных подходов, ориентированных на узлы (node-centric), GREAT концентрируется на взаимосвязях между ними, что позволяет более эффективно моделировать динамические времена в пути и энергопотребление. Традиционные методы обычно агрегируют информацию от соседних узлов к центральному, что может приводить к потере деталей, особенно в сложных графах. В GREAT, обработка информации происходит непосредственно на ребрах графа, что позволяет учитывать характеристики каждой связи между локациями, такие как пропускная способность, ограничения скорости или расход энергии. Этот подход позволяет более точно учитывать факторы, влияющие на время перемещения и потребление ресурсов, что критически важно для задач оптимизации маршрутов и управления ресурсами.

Архитектура GREAT Encoder обеспечивает более эффективное и точное кодирование экземпляра задачи за счет ориентации на ребра графа. В отличие от традиционных подходов, фокусирующихся на узлах, обработка информации о связях между локациями позволяет более полно учесть факторы, влияющие на динамические времена в пути и энергопотребление. Такой подход к кодированию позволяет значительно повысить производительность алгоритма, достигая ускорения в 7200 раз по сравнению с точными методами решения задачи.

Глубокое Обучение с Подкреплением для Оптимизации Политики

Для обучения стратегии управления транспортными средствами используется обучение с подкреплением с глубокими нейронными сетями (DRL). В рамках данной системы, закодированное представление конкретного экземпляра задачи (полученное с помощью GREAT Encoder) служит входными данными для агента DRL. Агент обучается посредством последовательных действий, направленных на оптимизацию маршрутов, при этом закодированное представление задачи обеспечивает контекстную информацию, необходимую для принятия решений. Использование глубоких нейронных сетей позволяет агенту эффективно обрабатывать и использовать сложные представления задач, что повышает эффективность обучения и качество получаемых решений.

Агент глубокого обучения с подкреплением (DRL) осуществляет последовательное принятие решений относительно маршрутизации транспортных средств, направленное на максимизацию эффективности и минимизацию издержек. Процесс принятия решений включает в себя выбор оптимального маршрута для каждого транспортного средства на каждом шаге, учитывая текущее состояние системы, включая местоположение транспортных средств, запросы пассажиров и ограничения по энергии. Алгоритм DRL итеративно совершенствует свою стратегию маршрутизации, используя механизм обратной связи на основе полученных вознаграждений, что позволяет ему находить решения, превосходящие традиционные методы оптимизации.

Для обучения агента глубокого обучения с подкреплением используется тщательно разработанная функция вознаграждения, направленная на максимизацию удовлетворения запросов пассажиров при соблюдении ограничений по энергопотреблению. Эта функция вознаграждения позволяет агенту находить решения, превосходящие по качеству решения, полученные с помощью алгоритма ALNS на 9.5%. Оценка качества решения включает в себя минимизацию общего пройденного расстояния и времени, а также обеспечение своевременного выполнения всех запросов пассажиров в рамках заданных энергетических ограничений транспортных средств. Оптимизация функции вознаграждения является ключевым фактором для достижения превосходства над существующими алгоритмами.

Ускоренное Обучение со Стратегией Учебного Плана

Для повышения эффективности и стабильности процесса обучения с подкреплением (DRL) была внедрена стратегия обучения по учебному плану (Curriculum Learning). Данный подход предполагает последовательное усложнение задач, предоставляемых агенту, начиная с более простых экземпляров и постепенно увеличивая их сложность. Такая методика позволяет агенту более эффективно усваивать знания и обобщать их на новые, ранее не встречавшиеся сценарии. В результате, обучение проходит значительно быстрее и надежнее, что позволяет получить более качественную политику маршрутизации с высокой производительностью и минимальным отклонением от оптимального решения.

Обучение с учебным планом предполагает постепенное увеличение сложности задач, с которыми сталкивается агент. Начиная с простых примеров, алгоритм формирует базовые навыки и понимание принципов решения. По мере усложнения задач, агент использует приобретенный опыт для адаптации и улучшения своей стратегии. Такой подход позволяет не только ускорить процесс обучения, но и повысить способность алгоритма к обобщению — то есть, к успешному применению полученных знаний в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Эффективность данной стратегии заключается в том, что агент не перегружается сложными задачами на начальном этапе, а последовательно осваивает необходимые навыки, что приводит к более стабильному и эффективному обучению.

Предложенная стратегия обучения с использованием учебных программ значительно сокращает время, необходимое для тренировки, и повышает общую эффективность политики маршрутизации. В ходе экспериментов, агент продемонстрировал 100%-ную успешность в решении эталонных задач, что свидетельствует о его способности к надежной работе в различных ситуациях. Более того, для задач с 50 запросами, агент достиг оптимальности, отклоняясь от идеального решения всего на 0.40%, что подтверждает высокую точность и эффективность разработанного подхода к обучению.

Исследование демонстрирует, что эффективное решение сложных задач, подобных электрической системе Dial-a-Ride, требует целостного подхода к структуре данных и алгоритмам. Авторы предлагают архитектуру, где внимание к связям между элементами (ребрам графа) позволяет достичь значительной оптимизации. Это согласуется с идеей о том, что система — это живой организм, где изменение одной части требует понимания всей структуры. Как заметил Фрэнсис Бэкон: «Знание — сила». В данном случае, глубокое понимание взаимосвязей в графе позволяет создать мощный алгоритм для решения сложной транспортной задачи, превосходящий традиционные методы по эффективности и скорости вычислений.

Куда Далее?

Представленная работа демонстрирует потенциал глубокого обучения с подкреплением в решении сложной задачи электрического Dial-a-Ride. Однако, следует помнить: элегантность алгоритма не гарантирует устойчивость системы в целом. Успех здесь, как и везде, определяется не только оптимизацией отдельных компонентов, но и пониманием границ ответственности каждого из них. Если эти границы размыты, неизбежны болезненные сбои.

Будущие исследования должны сосредоточиться на преодолении ограничений, связанных с масштабируемостью предложенного подхода к большим, динамически меняющимся сетям запросов. Особое внимание следует уделить разработке механизмов, позволяющих учитывать не только текущие запросы, но и предсказывать будущие потребности, избегая таким образом «узких мест» в системе. Необходимо также исследовать возможности интеграции с другими транспортными системами, создавая единую, гибкую инфраструктуру.

В конечном счете, задача оптимизации маршрутов — лишь вершина айсберга. Истинная сложность заключается в создании системы, способной адаптироваться к непредсказуемости реального мира, учитывая не только технические параметры, но и человеческий фактор. Иначе говоря, необходимо стремиться к созданию системы, которая не просто решает задачу, но и понимает её смысл.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22052.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-02 06:23