42、物流车辆调度与知识图谱表示学习的创新方法

物流车辆调度与知识图谱表示学习的创新方法

在物流配送和知识图谱领域，存在着诸多需要解决的问题。在物流车辆调度中，如何在多配送中心和不确定需求的情况下优化车辆调度是关键；而在知识图谱表示学习里，怎样生成高质量的负样本以提升模型性能是研究的重点。下面将详细介绍相关的概念、模型和算法。

多配送中心的不确定规划模型

• 线性不确定变量定义
  • 线性不确定变量 $\xi$ 具有线性不确定分布，其分布函数为：
    $\Phi(x) = \begin{cases} 0, & x \leq a \ \frac{x - a}{b - a}, & a < x \leq b \ 1, & b < x \end{cases}$
    表示为 $L(a, b)$，其中 $a$ 和 $b$ 为实数且 $a < b$。
  • 线性不确定变量 $L(a, b)$ 的逆不确定分布为：$\Phi^{-1}(\alpha) = (1 - \alpha)a + \alpha b$。
  • 若 $\xi$ 为具有逆不确定分布 $\Phi^{-1}(\alpha)$ 的不确定变量，则 $M{\xi \leq c} \geq \alpha$ 当且仅当 $\Phi^{-1}(\alpha) \leq c$，其中 $0 < \alpha < 1$。
• 符号定义
  | 序号 | 元素 | 符号 |
  | — | — | — |
  | 1 | 配送中心 | $1