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求解异构带容量车辆路径问题的带有注意力协作机制的分层解码器模型
1
作者
郑明杰
曹霑懋
《计算机工程与科学》
2025年第9期1669-1678,共10页
现有求解带容量车辆路径问题(CVRP)的深度强化学习(DRL)方法主要用于处理同构车队,即车队都具有相同容量。然而,在面对更贴近现实的异构车队时,现有的DRL方法效果不佳。以最小化路径长度为目标,提出一种新型的DRL模型,用于求解具有不同...
现有求解带容量车辆路径问题(CVRP)的深度强化学习(DRL)方法主要用于处理同构车队,即车队都具有相同容量。然而,在面对更贴近现实的异构车队时,现有的DRL方法效果不佳。以最小化路径长度为目标,提出一种新型的DRL模型,用于求解具有不同容量约束的异构带容量车辆路径问题(HCVRP)。具体来说,提出一种由2类解码器构成的分层解码器模型(HDM):路由分配解码器(RAD)和序列构建解码器(SCD)。RAD将节点分配给合适的车辆以形成若干的组,SCD则对组内的节点顺序进行构建,以最小化总路径长度。此外,还设计了一种注意力协作机制(ACM),旨在促进SCD之间的信息共享,以优化各组节点顺序,从而提高整体解决方案的质量。实验结果表明,HDM模型超越了现有的最先进的深度学习方法,能够在合理的时间内提供与传统优化求解器相当的解决方案。
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关键词
异构带容量的车辆路径问题
分层
解码器
模型
路由分配
解码器
序列构建解码器
注意力协作机制
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职称材料
题名
求解异构带容量车辆路径问题的带有注意力协作机制的分层解码器模型
1
作者
郑明杰
曹霑懋
机构
华南师范大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
2025年第9期1669-1678,共10页
文摘
现有求解带容量车辆路径问题(CVRP)的深度强化学习(DRL)方法主要用于处理同构车队,即车队都具有相同容量。然而,在面对更贴近现实的异构车队时,现有的DRL方法效果不佳。以最小化路径长度为目标,提出一种新型的DRL模型,用于求解具有不同容量约束的异构带容量车辆路径问题(HCVRP)。具体来说,提出一种由2类解码器构成的分层解码器模型(HDM):路由分配解码器(RAD)和序列构建解码器(SCD)。RAD将节点分配给合适的车辆以形成若干的组,SCD则对组内的节点顺序进行构建,以最小化总路径长度。此外,还设计了一种注意力协作机制(ACM),旨在促进SCD之间的信息共享,以优化各组节点顺序,从而提高整体解决方案的质量。实验结果表明,HDM模型超越了现有的最先进的深度学习方法,能够在合理的时间内提供与传统优化求解器相当的解决方案。
关键词
异构带容量的车辆路径问题
分层
解码器
模型
路由分配
解码器
序列构建解码器
注意力协作机制
Keywords
heterogeneous capacitated vehicle routing problem
hierarchical decoder model
routing allocation decoder
sequence construction decoder
attention collaboration mechanism
分类号
TP18 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
求解异构带容量车辆路径问题的带有注意力协作机制的分层解码器模型
郑明杰
曹霑懋
《计算机工程与科学》
2025
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