Triple-BERT: Do We Really Need MARL for Order Dispatch on Ride-Sharing Platforms?
Authors et al. — 2026
Résumé (FR)
Triple-BERT remet en question la nécessité du MARL pour le dispatch de commandes sur les plateformes de covoiturage telles qu’Uber et Lyft. L’article identifie que les méthodes MARL indépendantes échouent à capturer l’information globale, tandis que les méthodes CTDE souffrent de la malédiction de la dimensionnalité. En réponse, Triple-BERT propose un cadre centralisé basé sur l’apprentissage par renforcement d’un seul agent (SARL) avec décomposition des actions. Construit sur une variante de TD3 et un réseau de type BERT, le modèle atteint environ 11.95% d’amélioration par rapport aux méthodes de l’état de l’art, avec 4.26% d’ordres servis supplémentaires et 22.25% de réduction des temps de prise en charge. Accepté en tant que communication orale à ICLR 2026, ce travail redéfinit les approches de dispatch sur les plateformes de mobilité à grande échelle.
Summary (EN)
Triple-BERT challenges the assumption that MARL is necessary for ride-sharing order dispatch. It proposes a centralized SARL-based framework using action decomposition and a BERT-based network, achieving approximately 11.95% improvement over state-of-the-art methods with reduced pickup times. Accepted as an oral paper at ICLR 2026, the work redefines dispatch strategies on large-scale mobility platforms.
Points clés
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