本研究旨在解决在不确定条件下优化车辆路线的具有挑战性任务的随机车辆路径问题（SVRP）中，利用强化学习（RL）和机器学习（ML）技术的利用不足的问题。我们提出了一个全面解决 SVRP 中预测性关键源的全新端到端框架，采用简单而有效的架构和定制的训练方法来利用 RL agent。通过比较分析，我们的模型相较于一个广泛采用的最先进元启发式算法表现出了更好的性能，实现了显著的 3.43% 的行程成本降低。此外，该模型在不同的 SVRP 设置中表现出了鲁棒性，突出了它的适应能力和学习优化路径策略在不同环境中。我们框架的公开实现作为未来研究努力的宝贵资源，旨在推进基于 RL 的 SVRP 解决方案。

Nov, 2023

提出了一个通过自适应路由策略降低等待时间、考虑未来需求以及能够适应不同需求分布的自主汽车调度和接送框架，该框架通过线上游戏算法和线下逼近方案相结合，在美国旧金山的实际出租车需求中得到了验证。

Nov, 2022

本研究提出了一个两层框架来促进在线车队管理，具体而言，上层框架提出了一种新的多主体封建强化学习模型，以协同分配空闲车辆到不同的城际线路，而下层利用自适应大邻域搜索启发式不断更新车辆的路线。

Jul, 2023

提出一种学习框架来预测和适应需求涌升，在服务于更多请求的合作路由和接送策略方面优于其他路由协议，在处理涌升需求情况时比其他基于模型的强化学习框架和经典算法获得平均每分钟增加 6 个请求（每小时约增加 360 个请求）的路由策略。

Jul, 2023

我们提出了一个近似的一次一个滚动法算法，通过将图分割成基于预测需求和用户定义的最大代理数量的区域，以减少计算成本，并在每个区域中并行执行一次一个滚动法算法，从而实现稳定的近似最优策略。

Nov, 2023

本论文研究了如何通过新的 reward scheme 和 deep reinforcement learning 方法 AM-DQN 来控制城市中的空车，以实现在线打车服务的供需平衡，并使用芝加哥的数据集进行了实验，结果表明 AM-DQN 相对于其他方法具有更好的性能。

Dec, 2022

本研究提出了一种基于强化学习的实时调度算法，采用了新型的时间差异价值更新方法，并引入了自适应图剪枝策略，实现了 A/B 测试下司机收入总量提升超过 1.3％和全面部署后主要性能指标提升达到 5.3％的显著性能提升。

Feb, 2022

本研究采用多个智能体玩游戏的强化学习方法，结合平均场近似对订单调度问题进行建模，成功降低高峰期的供需差异并减少交通拥堵。

Jan, 2019

通过一个基于 1500 万次出租车记录的仿真实验，我们展示了一个全新的对于车辆调度问题建模的思路，并且展示了这种思路优于其他传统算法。同时，我们的结果也提示出，在实际场景中，独立决策的分布式策略在实践中更加有效。

Apr, 2018

通过深度强化学习和决策时间规划，为运营商提供实时的出行调度决策，提高车辆调度效率和服务质量。

Mar, 2021