[3줄 RL] 운송수단도 RL로

<openreview> https://openreview.net/pdf?id=SkyQShLaf

1. 현대의 교통 시스템은 많이 복잡해져서 최적화가 필요하며, 이것은 커다란 nonlinear combinatorial optimization으로 풀 수 있다.

2. 차원의 저주를 피하기 위해 오토인코더를 사용하여 현재 상태(origin-dest pairs) 를 축소하여 DQN 네트워크에 피드하고, 에이전트는 O-D 페어를 어떻게 추가할지를 결정하고 효율성 등을 리워드로 받는다.

Transportation System

Combinatorial NN

3. 결론적으로는 최적화가 잘 되는 것을 보여주었으며, Neural Combinatorial Optimization+Deep RL 컨셉이 할수있는 일이 정말 많은 것 같다는 생각이 든다. 독자님들도 이런 어플리케이션 논문 재밌는거 있으면 추천해주시라.

여행시간이 줄어든 것을 확인할 수 있다.