Energy efficient navigation constitutes an important challenge in electric vehicles, due to their limited battery capacity. We employ a Bayesian approach to model the energy consumption at road segments for efficient navigation. In order to learn the model parameters, we develop an online learning framework and investigate several exploration strategies such as Thompson Sampling and Upper Confidence Bound. We then extend our online learning framework to the multi-agent setting, where multiple vehicles adaptively navigate and learn the parameters of the energy model. We analyze Thompson Sampling and establish rigorous regret bounds on its performance in the single-agent and multi-agent settings, through an analysis of the algorithm under batched feedback. Finally, we demonstrate the performance of our methods via experiments on several real-world city road networks.


翻译:由于电池容量有限,节能导航对电动车辆构成重大挑战。我们采用贝叶斯办法,为高效导航在道路段进行能源消费模型。为了学习模型参数,我们开发了在线学习框架,并调查了Thompson抽样和高度信任库等若干勘探战略。然后,我们将我们的在线学习框架扩大到多试剂环境,使多辆车辆适应导航并学习能源模型的参数。我们分析Thompson抽样,并通过分析分批反馈的算法,对它在单一试剂和多试剂环境中的性能建立严格的遗憾界限。最后,我们通过对几个实际城市道路网络的实验,展示了我们方法的性能。

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