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随机需求车辆路径问题的价值逼近在线决策
被引量：
4
1
作者
张晓楠
张建雄
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期241-254,共14页
随着高效实时物流的发展,不确定车辆路径问题面临着兼顾决策精度和实时响应能力的新挑战.本文以应用最为广泛的随机需求车辆路径问题为例,研究提出一种有效的在线决策方法.首先,考虑多车辆同时在线,以总旅行成本最小化为目标,建立马尔...
随着高效实时物流的发展,不确定车辆路径问题面临着兼顾决策精度和实时响应能力的新挑战.本文以应用最为广泛的随机需求车辆路径问题为例,研究提出一种有效的在线决策方法.首先,考虑多车辆同时在线,以总旅行成本最小化为目标,建立马尔科夫决策模型,并引入可信度约束和邻域半径减少策略缩小行动空间,提高求解效率.其次,设计强化学习中的价值逼近算法求解模型,其中,采用基函数估计期望未来成本,并将求解过程分离为离线训练和在线决策两个环节,基函数的权重被离线训练并用于在线决策以减少在线决策时间,同时,在算法中嵌入了邻域半径的动态更新机制.最后,测试多组算例验证了本文方法的有效性.
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关键词
路径问题
随机需求
马尔可夫决策
强化学习
价值逼近算法
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职称材料
题名
随机需求车辆路径问题的价值逼近在线决策
被引量：
4
1
作者
张晓楠
张建雄
机构
天津大学管理与经济学部
陕西科技大学机电工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期241-254,共14页
基金
国家自然科学基金项目(71802120,71971152)
陕西省创新能力支撑计划(2020KRM024)
陕西省教育厅专项科研计划项目(19JK0125)资助。
文摘
随着高效实时物流的发展,不确定车辆路径问题面临着兼顾决策精度和实时响应能力的新挑战.本文以应用最为广泛的随机需求车辆路径问题为例,研究提出一种有效的在线决策方法.首先,考虑多车辆同时在线,以总旅行成本最小化为目标,建立马尔科夫决策模型,并引入可信度约束和邻域半径减少策略缩小行动空间,提高求解效率.其次,设计强化学习中的价值逼近算法求解模型,其中,采用基函数估计期望未来成本,并将求解过程分离为离线训练和在线决策两个环节,基函数的权重被离线训练并用于在线决策以减少在线决策时间,同时,在算法中嵌入了邻域半径的动态更新机制.最后,测试多组算例验证了本文方法的有效性.
关键词
路径问题
随机需求
马尔可夫决策
强化学习
价值逼近算法
Keywords
routing problems
stochastic demand
Markov decision process
reinforcement learning
value approximation iteration
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U492.22 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
随机需求车辆路径问题的价值逼近在线决策
张晓楠
张建雄
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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