基于end-to-end深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多車場(chǎng)車輛路徑優(yōu)化

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摘要：為提高多車場(chǎng)車輛路徑問題（multi-depot vehicle routing problem，MDVRP）的求解效率，提出了端到端的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。首先，將MDVRP建模為馬爾可夫決策過程（Markov decision process，MDP），包括對(duì)其狀態(tài)、動(dòng)作、收益的定義；同時(shí)，提出了改進(jìn)圖注意力網(wǎng)絡(luò)（graph attention network，GAT）作為編碼器對(duì)MDVRP的圖表示進(jìn)行特征嵌入編碼，設(shè)計(jì)了基于Transformer的解碼器；采用改進(jìn)REINFORCE算法來訓(xùn)練該模型，該模型不受圖的大小約束，即其一旦完成訓(xùn)練，就可用于求解任意車場(chǎng)和客戶數(shù)量的算例問題。（剩余21785字）