强化学习在车辆路径问题中的研究综述

摘要：

车辆路径问题是物流运输优化中的核心问题,目的是在满足顾客需求下得到一条最低成本的车辆路径规划.但随着物流运输规模的不断增大,车辆路径问题求解难度增加,并且对实时性要求也不断提高,已有的常规算法不再适应实际要求.近年来,基于强化学习算法开始成为求解车辆路径问题的重要方法,在简要回顾常规方法求解车辆路径问题的基础上,重点总结基于强化学习求解车辆路径问题的算法,并将算法按照基于动态规划、基于价值、基于策略的方式进行了分类;最后对该问题未来的研究进行了展望.

关键词：车辆路径问题;马尔科夫决策过程;强化学习;深度强化学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;宁夏自然科学基金;宁夏自然科学基金;宁夏自然科学基金;宁夏自然科学基金;北方民族大学重大专项

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：41-55