Nov, 2023
解决随机车辆路径问题的强化学习
Reinforcement Learning for Solving Stochastic Vehicle Routing Problem
Zangir Iklassov, Ikboljon Sobirov, Ruben Solozabal, Martin Takac
TL;DR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。