促进动态车辆路径问题中的双边公平性
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一个新的框架，即双方公平感知遗传算法（2FairGA），该算法将基因算法从仅关注效用的原始目标扩展到同时包含双方公平性的多个目标。大量实验证明我们提出的框架优于现有技术水平。
本文提出了一个使用强化学习解决车辆路径问题的框架，通过观察奖励信号和遵守可行性规则，找到给定分布采样问题实例的近最优解。通过策略梯度算法优化参数，模型能够实时生成解决方案，无需重新训练。在解决负载容量 VRP 的中等规模实例时，方法优于启发式算法和 Google 的 OR-Tools，同时计算时间可比。还探讨了分裂交付对解决质量的影响。框架可应用于其他 VRP 变体和组合优化问题。
