Integrated Trucks Assignment and Scheduling Problem with Mixed Service Mode Docks: An Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm Based on Q-Learning

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内容提要

本研究提出了一种基于Q学习的自适应大邻域搜索算法(Q-ALNS),用于解决混合服务模式码头的卡车分配与调度问题。该模型有效集成了码头模式决策与卡车调度,显著降低了平均延误和周转时间,能够适应需求变化。

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关键要点

  • 本研究提出了一种基于Q学习的自适应大邻域搜索算法(Q-ALNS),用于解决混合服务模式码头的卡车分配与调度问题。
  • 该模型有效集成了码头模式决策与卡车调度,显著降低了平均延误和周转时间。
  • Q-ALNS算法能够适应需求变化,提升了调度的灵活性和效率。
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