需求波动下装载成本更稳
嵌入注意力机制的门控堆叠时序自编码器聚类，预测需求偏差区间，使装载方案对订单波动和调度延迟不敏感。
Yiyin, Tang · Yalin, Wang · Liu, Chenliang · Qingkai, Sui · 刘一顺 · 黄科科 · 桂卫华
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2025
通过预测需求偏差区间并纳入鲁棒优化，避免了因需求波动导致的过度装卸距离和时间。
装卸距离和时间减少直接降低了运输成本，并通过鲁棒模型确保成本对不确定性不敏感。
利用注意力机制的门控堆叠时序自编码器聚类准确预测需求偏差水平，使方案对离群值不敏感。
针对货运空间分配与装载过程的大规模复杂性，设计了多阶段混合启发式算法保证计算可处理。