基于深度强化学习的农村物流运输路径自动选择研究

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。

关键词

深度强化学习 / 农村物流运输 / 运输成本 / 路径规划