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申请/专利权人：江苏鼎锐智能科技有限公司
摘要：发明涉及智慧交通技术领域，且公开了一种基于边权特征的学习型物流车队路线优化方法及系统，包括以下步骤：构建物流车队路线优化问题模型；设计基于边权特征的学习型决策方法，包括：包含边权矩阵的训练数据集生成、基于图神经网络的策略网络设计、强化学习训练算法构建；基于所述的学习型决策方法，构建分层求解架构对物流车队路线进行优化。该基于边权特征的学习型物流车队路线优化方法及系统，本发明方法针对物流车队的路线规划问题求解具有较高的实时性和鲁棒性，实现了物流运输的整体效率提升。
主权项：1.一种基于边权特征的学习型物流车队路线优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：基于完全有向图定义物流车队路径优化问题，设定约束条件，确定目标函数，完成数学模型搭建；步骤2：生成包含边权矩阵的训练数据集，设计基于图神经网络的策略网络，构建强化学习算法对策略网络进行训练，完成学习型决策算法设计；步骤3：设计分层求解架构，下层基于最短路算法获得路网中任意两点之间的最优路径，构成边权矩阵；上层基于边权矩阵，采用学习型决策算法获得物流车队最优行驶路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏鼎锐智能科技有限公司 一种基于边权特征的学习型物流车队路线优化方法及系统
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