本研究提出了一种数据驱动的生成深度强化学习框架，旨在解决现有位置路线问题的局限性。该框架能够根据客户需求主动生成仓库位置，并优化路线成本。实验结果表明，该方法在降低路线成本方面优于随机选择的仓库，适用于紧急医疗救助和灾难救援物流。