该文汇总多项物流与出行优化研究，涵盖：用图神经网络结合强化学习降低电商配送成本；以图卷积网络预测人群流动；设计自主递送机器人安全末端配送系统；预测货车到达时间；用排队论优化众包保留以降低成本；构建自动驾驶穿梭车到站时间预测模型；提出分布式在线学习算法实时定位车辆；研究大规模实时拼车调度算法；用强化学习优化路径共享与送餐效率；并探讨众包任务分配中的可靠性问题。