摘要：常规方法求解运输路径自动选择模型时,选择的运输路径的运输总成本较高,因此,提出基于深度强化学习的农村物流运输路径自动选择方法。通过分析农村流通供应链的特殊性确定目标函数,并基于目标函数设计运输路径自动选择模型,采用深度强化学习算法求解,设置状态-动作空间、奖励函数等要素完善动作选择过程,输出模型最优解,从而实现运输路径自动选择的目的。在实验论证中,所提方法所选运输路径的平均运输成本为8.35万元,相比对照方法更低。结果表明,设计的方法能够有效规划物流运输路径,降低运输成本。

摘要：为改善冷链运输服务质量,提高配送效率,提升客户满意度,从货损、碳排放、配送时间要求等角度分析冷链配送路径优化问题,以配送总成本作为目标函数,构建包含时间窗的生鲜产品冷链配送车辆路径优化模型。以西安市某冷链物流公司为例,设计基于遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的混合优化算法进行模型求解,保障全局搜索能力的同时保障了新解的质量。改进优化算法与基本遗传算法对比结果表明,改进的GA-SA算法收敛速度较快且结果更优,表明了模型和算法的合理性与有效性。