RAST-MoE-RL：基于模式感知的时空MoE框架，用于网约车深度强化学习

该研究引入了一个新颖的框架RAST-MoE-RL，用于使用深度强化学习解决网约车优化的复杂性。 这种方法的目标很可能是提高动态交通环境中的效率和响应速度。

• •核心创新是基于模式感知的时空混合专家（MoE）框架。
• •该研究侧重于将深度强化学习应用于网约车领域。
• •该论文旨在提高复杂网约车环境中的性能。