Off-line approximate dynamic programming for the vehicle routing problem with stochastic customers and demands via decentralized decision-making
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies a stochastic variant of the vehicle routing problem (VRP) where both customer locations and demands are uncertain. In particular, potential customers are not restricted to a predefined customer set but are continuously spatially distributed in a given service area. The objective is to maximize the served demands while fulfilling vehicle capacities and time restrictions. We call this problem the VRP with stochastic customers and demands (VRPSCD). For this problem, we first propose a Markov Decision Process (MDP) formulation representing the classical centralized decision-making perspective where one decision-maker establishes the routes of all vehicles. While the resulting formulation turns out to be intractable, it provides us with the ground to develop a new MDP formulation of the VRPSCD representing a decentralized decision-making framework, where vehicles autonomously establish their own routes. This new formulation allows us to develop several strategies to reduce the dimension of the state and action spaces, resulting in a considerably more tractable problem. We solve the decentralized problem via Reinforcement Learning, and in particular, we develop a Q-learning algorithm featuring state-of-the-art acceleration techniques such as Replay Memory and Double Q Network. Computational results show that our method considerably outperforms two commonly adopted benchmark policies (random and heuristic). Moreover, when comparing with existing literature, we show that our approach can compete with specialized methods developed for the particular case of the VRPSCD where customer locations and expected demands are known in advance. Finally, we show that the value functions and policies obtained by our algorithm can be easily embedded in Rollout algorithms, thus further improving their performances.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».