本研究旨在解决在不确定条件下优化车辆路线的具有挑战性任务的随机车辆路径问题（SVRP）中，利用强化学习（RL）和机器学习（ML）技术的利用不足的问题。我们提出了一个全面解决 SVRP 中预测性关键源的全新端到端框架，采用简单而有效的架构和定制的训练方法来利用 RL agent。通过比较分析，我们的模型相较于一个广泛采用的最先进元启发式算法表现出了更好的性能，实现了显著的 3.43% 的行程成本降低。此外，该模型在不同的 SVRP 设置中表现出了鲁棒性，突出了它的适应能力和学习优化路径策略在不同环境中。我们框架的公开实现作为未来研究努力的宝贵资源，旨在推进基于 RL 的 SVRP 解决方案。

Nov, 2023

本文研究使用强化学习解决一种典型的组合优化问题：车辆路径问题，将其形式化为强化学习框架，并在基准实例上比较了两种最有前途的强化学习方法与传统求解技术。研究发现，与传统求解器相比，强化学习算法具有许多优点，尤其是在解决更复杂的组合优化问题以及加速问题求解方面。

Jan, 2022

本文介绍了强化学习在处理 NP-Hard 组合优化问题，特别是车辆路径问题方面的应用。作者将问题建模成一个马尔科夫决策过程，并采用了 Actor-Critic 类的 PPO 方法和基于卷积神经网络的神经架构。尽管与最先进的 OR-TOOLS 解算器相比略逊一筹，但该算法具有较好的泛化能力和较短的解答时间。未来的研究方向是提高算法的性能表现。

Jul, 2022

通过强化学习方法优化随机车辆路径问题，减少货物运输中的行程成本，提出一种新的模型，用于考虑不确定的行程成本和需求，以及确定的客户时间窗口，通过基于注意力的神经网络进行训练，实现路径成本的最小化，并超越基于蚁群算法的模型，在行程成本上减少了 1.73%，该模型独特地整合了外部信息，展现了在不同环境中的稳健性，对未来随机车辆路径问题研究和产业应用具有价值。

Feb, 2024

研究论文研究了无人机车辆路径问题，提出了一种综合考虑启发式方法和强化学习框架的解决方案，以提高解决方案的质量和计算速度。

Apr, 2024

该研究提出了一种基于强化学习的方法，结合拉格朗日松弛技术和约束策略优化，用于解决软限制的车辆路径规划问题，并在旅行商问题、容量限制车辆路径问题和带时间窗口的容量限制车辆路径问题上进行了验证，表明其对解决已有方法难以解决的问题有很好的竞争力。

Jul, 2022

基于深度强化学习，使用编码器 - 解码器的注意机制生成的策略在某些车辆路径问题上表现出有效性，但在某些复杂车辆路径问题上，仍缺乏有效的强化学习方法。本研究针对一种包含多辆卡车和多段路径要求的车辆路径问题变体，扩展现有的编码器 - 解码器注意模型，使其能够处理多辆卡车和多段路径需求，并在日本汽车零部件制造商爱信公司的实际供应链环境中测试，发现我们的算法优于爱信公司的最佳解决方案。

Jan, 2024

使用强化学习模型解决三维装备车辆路径问题，使得物流优化向大规模应用迈出有希望的第一步。

Jul, 2023

本文提出了一种元学习框架，通过元学习可以有效地训练出初始化的模型，并具有快速适应新任务的能力，在旅行商问题和车辆路径问题的综合实验中，证明了方法的有效性。

May, 2023

利用深度强化学习的编码器 - 解码器模型，并借助于复杂的张量需求结构，可以解决多车辆多节点的物流配送问题，从而实现对汽车配送业务的优化。

Nov, 2022