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基于深度强化学习的物流车队配送路径规划及库内分拣作业路径优化研究
被引量:
1
1
作者
李松柏
《互联网周刊》
2024年第2期28-30,共3页
本文旨在利用深度强化学习(DRL)算法对物流车队配送路径规划及库内分拣作业路径进行优化。并通过对比实验,评估深度强化学习模型在解决物流配送路径规划和库内分拣作业路径优化问题中的性能和效果。
关键词
深度强化学习
物流车队
配送路径规划
库内分拣作业
路径优化
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职称材料
题名
基于深度强化学习的物流车队配送路径规划及库内分拣作业路径优化研究
被引量:
1
1
作者
李松柏
机构
西南石油大学计算机科学学院
出处
《互联网周刊》
2024年第2期28-30,共3页
文摘
本文旨在利用深度强化学习(DRL)算法对物流车队配送路径规划及库内分拣作业路径进行优化。并通过对比实验,评估深度强化学习模型在解决物流配送路径规划和库内分拣作业路径优化问题中的性能和效果。
关键词
深度强化学习
物流车队
配送路径规划
库内分拣作业
路径优化
分类号
F25 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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1
基于深度强化学习的物流车队配送路径规划及库内分拣作业路径优化研究
李松柏
《互联网周刊》
2024
1
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