求解外卖配送问题的深度强化学习算法

以最小化骑手费用效益比为优化目标,采用最小比率旅行商问题对外卖配送问题进行建模。针对目前算法在求解该问题时计算精度低、算法稳定性差等问题,设计一种基于深度强化学习的DRL-MFA算法。首先,定义外卖配送问题的马尔可夫决策模型来模拟智能体与环境的交互过程;其次,在编码阶段设计多特征聚合嵌入子层,实现特征间的优势互补并提高模型对非线性问题的建模能力;最后,在解码阶段通过注意力机制和指针网络计算解的概率分布,采用策略梯度算法对网络模型进行训练。通过经典算例和长春市仿真案例的相关实验分析,结果表明该算法能够有效地求解外卖配送问题,且与其他启发式算法相比,具有更高的稳定性和求解精度。此外,进行参数灵敏度实验,考虑不同定价策略对外卖配送的影响,使研究结果更具现实意义。

基于最短路径的外卖配送时间优化问题研究

针对送餐行业顾客的平均等待时间问题,以最短路径原则为基础,建立相应的数学模型。以某地区某天顾客的下单情况为研究对象,运用图论理论将该地区地理简图抽象为无向赋权图,建立顾客等待时间模型,并利用Dijkstra算法得出两区域之间的最短路径,采用随机模拟算法生成动态订单,估计出顾客的平均等待时间。在此基础上,通过改变配送中心选址、增加配送人员数以缩短顾客平均等待时间,达到模型优化的效果。