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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多目标深度强化学习的取送货顺序预测方法，针对考虑同时取送货的配送顺序预测模型，提出一种多目标深度强化学习框架，用于解决即时配送平台中同时取送货、多订单下的配送顺序预测问题，框架结合了两个深度强化学习网络，能够有效地进行多目标决策，以优化配送路径，并且方案中还结合考虑骑手偏好与配送总路径最短的规则进行预测，综合考虑了骑手的特征和偏好，兼顾了配送路径总路程最短和提高骑手满意度两个方面，使得生成的配送路径更加符合骑手的实际需求，提高了配送效率和骑手满意度。
主权项：1.一种基于多目标深度强化学习的取送货顺序预测方法，其特征在于：包括以下步骤：采集骑手历史取送货特征数据并结合骑手取送货顺序问题构建预测输入样本；将所述预测输入样本输入预设深度学习模型进行学习训练，得到初始骑手取送货顺序；构建多目标深度强化学习网络预测模型，将所述初始骑手取送货顺序应用于所述多目标深度强化学习网络预测模型中进行预测，得到优化骑手取送货顺序，完成取送货顺序预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于多目标深度强化学习的取送货顺序预测方法
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