Single- vs. Dual-Policy Reinforcement Learning for Dynamic Bike Rebalancing
作者: Jiaqi Liang, Defeng Liu, Sanjay Dominik Jena, Andrea Lodi, Thibaut Vidal
分类: cs.LG, math.OC
发布日期: 2024-02-05 (更新: 2025-11-26)
💡 一句话要点
提出单政策与双政策强化学习以解决动态自行车再平衡问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 共享单车 强化学习 动态再平衡 马尔可夫决策过程 深度Q网络 库存管理 车辆调度
📋 核心要点
- 现有的共享单车再平衡方法难以有效应对随机需求和站点不平衡问题，导致服务可靠性下降。
- 本文提出的双政策强化学习方法通过解耦库存决策与车辆路线，提高了再平衡决策的学习效率和适应性。
- 实验结果显示，双政策模型在减少丢失需求方面显著优于单政策模型，展示了强化学习在实时再平衡中的潜力。
📝 摘要（中文）
共享单车系统（BSS）为可持续城市出行提供了解决方案，但确保其可靠性需要有效的再平衡策略，以应对随机需求并防止站点不平衡。本文提出了针对动态再平衡问题的强化学习（RL）算法，比较了单政策RL和双政策RL两种方法。我们将该网络优化问题形式化为一个连续时间框架下的马尔可夫决策过程，使得车辆能够独立和协作地进行再平衡决策。第一个方法使用单个深度Q网络（DQN）联合学习库存和路线决策，而第二个方法则将节点级库存决策与弧级车辆路线解耦，提高了学习效率和适应性。通过高保真模拟器评估不同需求场景下的奖励，实验表明双政策模型显著减少了丢失需求，为共享单车运营商提供了有价值的见解。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决共享单车系统中的动态再平衡问题，现有方法在应对随机需求和站点不平衡时存在效率低下和适应性不足的痛点。
核心思路：论文提出的双政策强化学习方法通过将库存决策与车辆路线解耦，允许车辆在不需要同步的情况下独立做出再平衡决策，从而提高了学习效率和适应性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：单政策模型使用深度Q网络（DQN）联合学习库存和路线决策，而双政策模型则分别处理库存和路线决策，形成一个连续时间的马尔可夫决策过程。
关键创新：最重要的技术创新在于双政策模型的设计，它通过解耦决策过程，显著提高了学习效率和对复杂需求变化的适应能力，与传统的单一决策模型形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了高保真模拟器来评估奖励，考虑了时间和天气变化对需求的影响，确保了模型在多种场景下的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，双政策模型在减少丢失需求方面表现优异，相较于多个基准模型，提升幅度显著，展示了强化学习在动态再平衡中的实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括城市共享单车系统的实时再平衡，能够帮助运营商更有效地管理车辆分布，提高服务质量，减少用户等待时间。未来，该方法也可扩展到其他动态资源管理场景，如共享汽车和公共交通系统，推动智能城市的发展。
📄 摘要（原文）
Bike-sharing systems (BSS) provide a sustainable urban mobility solution, but ensuring their reliability requires effective rebalancing strategies to address stochastic demand and prevent station imbalances. This paper proposes reinforcement learning (RL) algorithms for dynamic rebalancing problem with multiple vehicles, introducing and comparing two RL approaches: Single-policy RL and Dual-policy RL. We formulate this network optimization problem as a Markov Decision Process within a continuous-time framework, allowing vehicles to make independent and cooperative rebalancing decisions without synchronization constraints. In the first approach, a single deep Q-network (DQN) is trained to jointly learn inventory and routing decisions. The second approach decouples node-level inventory decisions from arc-level vehicle routing, enhancing learning efficiency and adaptability. A high-fidelity simulator under the first-arrive-first-serve rule is developed to estimate rewards across diverse demand scenarios influenced by temporal and weather variations. Extensive experiments demonstrate that while the single-policy model is competitive against several benchmarks, the dual-policy model significantly reduces lost demand. These findings provide valuable insights for bike-sharing operators, reinforcing the potential of RL for real-time rebalancing and paving the way for more adaptive and intelligent urban mobility solutions.