公开(公告)号：CN118229177A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410230697.5

申请日：2024-02-29

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 张学习 ,  谢兴旺 ,  黄烁 ,  张涛 ,  孟宇轩 ,  蔡世锴

IPC: G06Q10/0835 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提出一种基于深度强化学习的智能物流规划方法，涉及物流规划的技术领域，首先采集历史车辆配送信息并构建全连接图，利用全连接图的节点集合构建序列数据集，再构建智能物流配送规划模型，利用序列数据集对智能物流配送规划模型进行训练，得到训练好的智能物流配送规划模型，最终将待规划的车辆配送信息的节点序列输入训练好的智能物流配送规划模型，将智能物流配送规划模型输出的解序列作为规划结果，将实际的物流规划系统抽象成为选址‑路径规划问题，通过深度强化学习的方法对其进行规划求解，使得获得选址‑路径规划问题的可行较优解具备实时性，且有效提高了求解质量。