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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习的异构车型车辆路径规划方法及系统。方法包括：构建考虑异构车型与时间窗的物流场景；根据物流场景搭建强化学习环境；按照采样规则生成数据集并对其进行预处理；根据强化学习环境构建基于注意力机制的深度强化学习模型；使用预处理后的数据集和深度强化学习算法对深度强化学习模型进行训练，完成训练后得到深度强化学习应用模型；将深度强化学习应用模型用于求解实际物流场景，并为每个输入的物流场景计算并输出成本最低的配送方案。本发明将其建模为考虑时间窗和异构车型约束的车辆路径问题，弥补了现有方法求解问题较为简单的不足，从而可以提升异构车型车辆路径规划的精准度和提高整体求解的效率。
主权项：1.一种基于深度强化学习的异构车型车辆路径规划方法，其特征在于，包括：构建考虑异构车型与时间窗的物流场景；根据所述物流场景搭建强化学习环境；按照采样规则生成数据集，并对其进行预处理；根据所述强化学习环境构建基于注意力机制的深度强化学习模型；使用预处理后的数据集和深度强化学习算法对所述深度强化学习模型进行训练，完成训练后得到深度强化学习应用模型；将所述深度强化学习应用模型用于求解实际物流场景，并为每个输入的物流场景计算并输出成本最低的配送方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于深度强化学习的异构车型车辆路径规划方法及系统
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