计算机应用

作者：黄晓辉, 杨凯铭, 凌嘉壕

单位：华东交通大学 信息工程学院，南昌 330013

关键词：机器学习,深度强化学习,注意力机制,多智能体强化学习,车辆订单派送

基金：国家自然科学基金资助项目(62062033);江西省自然科学基金资助项目(20212BAB202008)

网约车因方便、快捷成为现今人们出行热门之选，如何更高效地派送合适的订单将乘客送到目的地是如今研究的热点。许多研究着重于训练单智能体，再由它统一分配订单，车辆本身并不参与决策。针对以上问题，提出一种基于共享注意力的多智能体强化学习（SARL）算法。该算法将订单派送问题建模为一个马尔可夫决策过程，运用多智能体强化学习，通过集中训练、分散执行的方式让每个智能体均成为决策者；同时加入共享注意力机制，让智能体彼此共享信息并合作。最后，在不同尺度地图、不同乘客数以及不同车辆数情形下与完全随机匹配（Random）、贪婪算法（Greedy）、多智能体强化学习算法IDQN和混合Q值网络（QMIX）进行对比。结果显示，在固定和可变的车辆与乘客组合情况下，SARL算法在三个不同尺度地图（100×100、10×10和500×500）的时间效率均达到了最优，验证了算法的泛化性能和稳定性。SARL算法可以优化车辆和乘客的配对，减少乘客等待时间，提升乘客满意度。

来源：2023年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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