文档名：基于深度强化学习的方法求解带时间窗的旅行商问题
摘要：带时间窗的旅行商问题(travelingsalesmanproblemwithtimewindow,TSPTW)是旅行商问题的一个变种,在物资配送等方面有大量的应用.传统方法的求解时间较长且泛化性较差,为提高TSPTW的求解效率,将求解过程建模为马尔科夫决策过程,定义了状态、动作、奖励,提出了一种基于深度强化学习的Transformer加指针网络的组合模型,通过多头注意力对输入的特征进行编码,采用指针网络求出解的概率分布,所提深度学习网络通过强化学习算法进行训练.实验结果表明:所提方法对比传统的启发式求解算法,可以得到更高质量的解,相较于求解器和启发式算法,有超过数10倍的提升效果,且易于将模型拓展到不同规模的问题上.
作者：江明 刘志威 Author：JIANGMing LIUZhiwei
作者单位：福建理工大学互联网经贸学院,福州350118福建理工大学交通运输学院,福州350118
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(23)
分类号：TP18
关键词：带时间窗的旅行商 深度强化学习 组合优化 注意力机制
Keywords：travelingsalesmanwithtimewindow deepreinforcementlearning combinedoptimization attentionmechanism
机标分类号：G4TP391TP181
在线出版日期：2024年3月1日
基金项目：国家社会科学基金，福建省社会科学基金项目，福建省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心项目基于深度强化学习的方法求解带时间窗的旅行商问题[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(23)江明 刘志威带时间窗的旅行商问题(travelingsalesmanproblemwithtimewindow,TSPTW)是旅行商问题的一个变种,在物资配送等方面有大量的应用.传统方法的求解时间较长且泛化性较差,为提高TSPTW的求解效率,将求解过程建模为马尔科...参考文献和引证文献
参考文献
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