基于图注意力机制的车辆路径问题研究

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中文摘要：车辆路径问题是组合优化中的经典问题,近年来,基于强化学习的深度学习框架已经成为车辆路径问题的主流深度学习框架.提出一种启发式神经网络算法,通过破坏算子产生节点子集,再依据最小成本原则重构序列修复算子.在网络中,编码器由带有注意力机制的图神经网络组成,解码器由带有指针网络的GRU组成,所提出的网络由actor-critic框架来进行训练.实验结果表明,所提出的模型性能优于经典启发式算法.

作者：

王骊、翁慧颖、孙小江

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作者单位：

国网浙江省电力有限公司物资分公司浙江杭州 310003

关键词：

车辆路径问题组合优化强化学习图注意网络

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.02.026

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(2)

参考文献量18