基于图神经网络强化学习解决车辆路径规划问题

2023-05-16

一、实验要求


复现以下论文的方法和结果:
Duan,L., Zhan,Y., Hu,H., Gong,Y., Wei,J., Zhang,X., Xu,Y.: Efficiently solving the practical vehicle routing problem: A novel joint learning approach. In: KDD. pp.3054–3063 (2020)
1.为了节省时间,训练用 10 个(或以上)的城市规模的算例。测试算例用 20 个(或者以上)规模。
2.显示出算法训练收敛过程,可视化最后的解。可能的情况下,对比 OR-Tools 的求解效果(后面详细描述)。

二、导言


车辆路径规划问题(VRP)是运筹优化领域最经典的优化问题之一。在此问题中,有若干个客户对某种货物有一定量的需求,车辆可以从仓库取货之后配送到客户手中。客户点与仓库点组成了一个配送网络,车辆可以在此网络中移动从而完成配送任务。在求解此问题过程中,需要优化的决策变量为每个客户的配送任务应该分配到哪一辆车上,以及每辆车完成客户配送任务的先后顺序,

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