3、车辆路由问题与数据表示优化技术探索

车辆路由问题与数据表示优化技术探索

在机器学习和运筹学领域，车辆路由问题（VRP）以及数据表示问题一直是研究的热点。下面将为大家详细介绍相关的优化方法和技术。

车辆路由问题的RP - DQN方法

在解决复杂的车辆路由问题时，RP - DQN（基于Q学习的方法）展现出了独特的优势。

• 样本数量对解质量的影响 ：额外样本能够提升解的质量，但不同方法在性能和时间上存在权衡。例如，Beam Searches可以增加宽度，更多的解可以被采样，改进方法可以进行更多步骤。然而，没有一种方法能无限改进，都会出现收益递减的情况。从图3可以看出，1024个样本时，在权衡曲线上性能提升已经微乎其微。
  |方法|特点|
  | ---- | ---- |
  |Beam Searches|可增大宽度，采样更多解|
  |改进方法|可进行更多步骤|

• 泛化能力研究 ：所有模型在一种规模上训练，并在20到200个节点的实例上测试。结果显示，与传统方法相比，机器学习模型在泛化能力上存在不足，较为脆弱。

graph LR
    A[训练模型] --> B[不同规模实例测试]
    B --> C{评估泛化能力}
    C -->|好| D[继续优化]
    C -->|差| E[改进模型]

RP - DQN方法通过基于时间差异学习，特别是Q学习，在优化自回归策略时构建解决方案。