基于深度Q学习的车辆与无人机当日送达方法
机器学习
2021-12-24 v2 机器学习
摘要
本文研究使用车辆与无人机的当日送达问题。客户在一天中持续产生配送请求，调度方动态派遣车辆与无人机在送达截止时间前将货物交付客户。车辆可在单条路径中配送多个包裹，但受城市交通影响行驶较慢；无人机飞行更快，但容量有限且需充电或换电池。为发挥两类车队的各自优势，我们提出一种深度Q学习（deep Q-learning）方法。该方法学习将新客户分配给无人机或车辆以及完全不提供服务的价值。在系统性计算分析中，我们展示了所提策略相较基准策略的优越性以及深度Q学习方法的有效性。我们还表明，当车队规模适度变化时，该策略可保持有效性。基于不同空间/时间分布数据的实验表明，训练所得策略能够应对输入数据的变化。
引用
@article{arxiv.1910.11901,
title = {Deep Q-Learning for Same-Day Delivery with Vehicles and Drones},
author = {Xinwei Chen and Marlin W. Ulmer and Barrett W. Thomas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11901},
year = {2021}
}