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IMWUT (UbiComp, CCF-A类会议)2019 :A Deep Reinforcement Learning-Enabled Dynamic Redeployment System for Mobile Ambulances

来源:父子共同开发妻子在线观看人工智能研究院   发布者:服务管理办公室     日期:2019年06月03日 16:47   点击数:  

作者:Ji, Shenggong, Yu Zheng, Zhaoyuan Wang, and Tianrui Li.

摘要:在城市中,每天都有大量的人遭遇紧急事件或者急性病,因此需要救护车将其送到医院。本文提出了一个动态的救护车重新部署算法,使得病人能够快速地被送到医院,从而增加病人的存活率。动态的救护车重新部署是一个很有挑战的问题,因为当重新部署一辆救护车时,我们需要考虑每一个救护车站点的多种因素。本文提出运用深度神经网络(称作:深度评分网络)将每个救护车站点的多种因素合并成一个综合的得分。接着,本文运用深度强化学习框架去学习这个深度评分网络。最后,基于这个学习好的深度评分网络,得到一个高效的动态救护车重新部署算法。相比于其他方法,本文的方法能够为每个病人节省等待时间,并提升10分钟以内能够接到的病人的比例。

论文链接:http://urban-computing.com/pdf/UbiComp2019JiZheng.pdf