基于强化学习的电动车路径优化研究
Research on electric vehicle routing problem based on reinforcement learning
上海交通大学 安泰经济与管理学院, 上海 200030
摘要
针对有路径总时长约束、载重量约束和电池容量约束的电动车路径优化问题（EVRP），考虑其途中可前往充电站充电的情境，构建以最小化路径总长度为目标的数学模型，提出一种基于强化学习的求解算法RL-EVRP。该算法用给定的分布生成训练数据，再通过策略梯度法训练模型，并保证在训练过程中路径合法即可。训练得到的模型可用于解决其他数据同分布的问题，无须重新训练。通过仿真实验及与其他算法的对比，表明RL-EVRP算法求解的路径总长度更短、车辆数更少，也表明强化学习可成功运用于较复杂的组合优化问题中。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0260
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3232-3235
文章编号: 1001-3695(2020)11-006-3232-04
发布历史
[2020-11-05] 印刷出版
引用本文
胡尚民, 沈惠璋. 基于强化学习的电动车路径优化研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (11): 3232-3235. (Hu Shangmin, Shen Huizhang. Research on electric vehicle routing problem based on reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (11): 3232-3235. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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