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本发明属于车辆路径优化技术,为基于数据驱动的群体智能计算的城市车辆路径优化方法,先将多目标车辆路径优化问题建模成无向图,仓库和客户为图中的结点;建立多目标函数;设定M个均匀分布的权重向量,使用权重和的方式将多目标函数的向量目标分解为M个单目标子问题;对每个单目标子问题使用强化学习方法训练一个带有全面环境信息的图注意力模型,再将得到的M个神经网络模型作为初始种群,使用演化学习方法训练模型种群,最终得到M个模型,从而对多目标车辆路径优化问题进行求解,获得一组在两个优化目标间权衡的解集。本发明求得的解
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112270047 A
(43)申请公布日 2021.01.26
(21)申请号 202011275358.7
(22)申请日 2020.11.16
(71)申请人 中山大学
地址 51
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