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文檔簡介
1、物流車輛的路徑規(guī)劃問題關(guān)系到車輛運輸成本和物流活動效率的高低,是我國物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中必須解決的重要問題。信息技術(shù)和通信技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應用、新型的物流形式如電商生鮮物流等都促進了實時動態(tài)路徑規(guī)劃方法的發(fā)展和應用。本文從當前物流活動的新形勢出發(fā),以解決隨機多車輛路徑規(guī)劃問題的維數(shù)災為目標,以近似動態(tài)規(guī)劃理論和函數(shù)逼近技術(shù)為工具,針對物流活動中應用普遍但求解困難的帶隨機需求和服務期限的多車輛路徑規(guī)劃問題進行建模和算法研究。
2、 本研究首先將帶隨機需求和服務期限的多車輛路徑規(guī)劃問題建模為大規(guī)模馬爾可夫決策過程。模型以最大化期望服務需求為目標函數(shù),使用車輛狀態(tài)和客戶狀態(tài)記錄決策所需信息。其次,在建模的基礎(chǔ)上提出了兩個在線學習算法:基于線性函數(shù)逼近的近似策略迭代算法(RLSTD-API)和基于基函數(shù)優(yōu)化的近似值迭代算法(CEO-AVI)。RLSTD-API符合近似動態(tài)規(guī)劃領(lǐng)域中的近似策略迭代框架,其在以k-means聚類方法獲取狀態(tài)重要特征的基礎(chǔ)上使用遞歸最小二
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