深度强化学习超启发式算法

绿色物流智能调度

针对时间依赖型绿色物流与实时交通条件，将深度强化学习嵌入自适应大邻域搜索，实现动态智能的配送调度。

Chu, Tang · Wei, Qu · Jingbin, He · Perboli, Guido · 秦虎 · 李康

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2026

技术优势

调度更智能

深度强化学习替代传统自适应层，使搜索过程中的调整更加动态和智能。

模型迁移性强

训练好的模型可直接应用于多种场景，无需重新训练。

贴合真实路况

基于中国真实道路网络的仿真验证了方法的有效性，结果更具可信度。

应用场景

• 智能物流调度：用强化学习动态调整配送方案，提升调度智能化水平。
• 配送机器人路径规划：求解路径规划与订单分配，可用于配送机器人路径优化。
• 城市配送交通优化：考虑实时交通条件，优化城市配送路径以降低拥堵影响。
• 众包物流任务分配：对众包订单分配建模并求解，提高任务匹配效率。