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。

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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