RAST-MoE-RL：ライドヘイリングにおける時空間的MoEフレームワークを用いた深層強化学習

この研究は、深層強化学習を用いてライドヘイリングの複雑さを解決するための新しいフレームワーク、RAST-MoE-RLを紹介しています。 このアプローチは、動的な輸送環境内での効率性と応答性の向上を目指していると考えられます。

• •主要な革新は、Regime-Aware Spatio-Temporal Mixture of Experts（MoE）フレームワークです。
• •この研究は、ライドヘイリングドメインへの深層強化学習の適用に焦点を当てています。
• •この論文は、複雑なライドヘイリング環境内でのパフォーマンスの向上を目指しています。