目录

第1章引言

1.1研究背景及意义

1.2主要研究内容

1.3本书技术路线与结构安排

第2章文献综述

2.1精确式算法求解路径规划问题

2.2启发式算法求解路径规划问题

2.3机器学习算法求解路径规划问题

第3章基于强化学习解决带软时间窗多车路径规划问题的基础模型

3.1引论

3.2问题描述

3.3多智能体注意力模型

3.3.1模型的整体框架与原理

3.3.2编码过程

3.3.3基于定序决策的解码过程

3.3.4训练方法

3.4实验结果与分析

3.4.1实验设置

3.4.2基准算法

3.4.3算法结果对比

3.4.4敏感性分析

3.4.5泛化能力验证

3.5本章小结

第4章带有软时间窗的多车场路径规划问题优化求解

4.1引论

4.2问题描述

4.3基于图注意力机制的强化学习算法

4.3.1基于时间窗网络的编码过程

4.3.2基于自由决策的解码过程

4.3.3训练方法

4.4实验结果与分析

4.4.1实验设置

4.4.2基准算法

4.4.3算法结果对比

4.4.4泛化能力验证

4.5本章小结

第5章带有迟到惩罚的接送路径规划问题优化求解

5.1引论

5.2问题描述

5.3基于Transformer的端到端强化学习算法

5.3.1算法流程

5.3.2基于联合嵌入的编码过程

5.3.3基于多智能体掩码网络的解码过程

5.3.4训练方法

5.4基于SiouxFalls路网实验结果与分析

5.4.1实验设置

5.4.2实验结果对比

5.4.3不同决策次序的方法效果对比

5.4.4泛化能力验证

5.5基于望京路网的下车候选点决策优化

5.5.1需求响应型公共交通服务的特点

5.5.2起讫点灵活化问题

5.5.3实验设置与结果分析

5.6本章小结

第6章带有软时间窗的较大规模接送路径规划问题优化求解

6.1引论

6.2问题描述

6.3基于学习的两阶段算法

6.3.1图聚类阶段

6.3.2路径生成阶段

6.3.3训练方法

6.4实验结果与分析

6.4.1实验设置

6.4.2实验结果对比

6.4.3泛化能力验证

6.4.4敏感性分析

6.4.5迁移能力验证

6.5本章小结

第7章总结与展望

7.1全书工作总结

7.2核心创新点

7.3未来展望

参考文献

在学期间完成的相关学术成果