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公平合作的车辆路径规划：深度多智能体强化学习方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个使用强化学习解决车辆路径问题的端到端框架，通过策略梯度算法优化参数，实时生成解决方案，解决负载容量 VRP 的中等规模实例时，在解决质量上优于经典的启发式算法和 Google 的 OR-Tools，同时具有可比较的计算时间。
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关键要点
- 提出了一个使用强化学习解决车辆路径问题的端到端框架。
- 通过观察奖励信号和遵守可行性规则，训练单一模型找到近最优解。
- 应用策略梯度算法优化参数，实时生成解决方案。
- 在解决负载容量 VRP 的中等规模实例时，优于经典启发式算法和 Google 的 OR-Tools。
- 解决质量优越且计算时间可比较。
- 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，如随机 VRP，并具有组合优化问题的潜力。
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