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。

本论文提出了一种新型混合算法，结合了自顶向下方法和模型无关强化学习的优点，以路线优化策略的形式为车队提供路线规划，优化街道叫车服务的路线。使用代理的大规模微观仿真平台评估算法在人工道路网络和新加坡道路网络中的表现，结果表明混合算法可以显著加速模型无关学习者的学习过程。