EFECTIW-ROTER: Deep Reinforcement Learning Approach for Solving Heterogeneous Fleet and Demand Vehicle Routing Problem With Time-Window Constraints
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Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneous fleet and demand vehicle routing problem with time-window constraints (HFDVRPTW) is a crucial optimization problem of significant importance in real-world logistics operations. In this paper, we propose a deep reinforcement learning (DRL)-based method, termed spatial Edge-Feature EnhanCed mulTIgraph fusion encoder With spectral-based embedding and hieRarchical decOder with learnable TEmpoRal positional embedding (EFECTIW-ROTER, pronounced "Effective Router"), to tackle this complex and practical optimization problem. EFECTIW-ROTER utilizes two sparse graphs to represent node connectivity, where nodes correspond to customers and the depot. This sparsity results from the time-window constraints and customers' demand relative to the list of acceptable vehicle attributes specified for service within a heterogeneous fleet, determined by the reachability of the nodes based on these two factors. Leveraging two graph Transformer models, EFECTIW-ROTER's encoding module captures the interactions between the nodes based on these factors. One model encodes customers' heterogeneous demand with spatial edge features based on travel time between the nodes, while the second employs temporal positional embeddings to capture temporal relationships based on time-window ordering. A fusion model is introduced to integrate node interactions based on these graphs. Additionally, a spectral-attention-based pooling ensures effective state representation for the DRL-based method. EFECTIW-ROTER features a hierarchical attention decoder operating in two stages: heterogeneous vehicle selection and node selection. Enhanced with positional embeddings, the decoder is empowered to make effective routing decisions based on time-window constraints' ordering. Experimental results using real-world traffic data from two major Canadian cities confirm EFECTIW-ROTER's better performance over current state-of-the-art DRL-based and heuristic methods. EFECTIW-ROTER reduces travel times while also achieving faster computational times when compared to conventional heuristics. Additional experiments demonstrate its generalizability across larger instances.
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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 | 0,001 | 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 découle