BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-06T00:00:00Z

SED2AM：利用深度强化学习解决多趟时变车辆路径问题

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内容提要

本研究提出了一种新方法SED2AM，利用深度强化学习解决多趟时变车辆路径问题。该方法通过引入时间局部性归纳偏置，有效处理旅行距离或时间的变化。实验结果表明，SED2AM在实际数据集上优于现有方法，具有解决更大规模问题的潜力。

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标签

SED2AM 实验结果 时变 深度强化学习 车辆路径问题