研究人员引入了一个名为“基于分解的价值函数近似框架”（DDF-VFA）的新框架，以应对动态订单履行操作的复杂性。该框架将问题建模为马尔可夫决策过程，将订单准备和配送阶段分开。DDF-VFA在将准备阶段视为约束的同时优化配送策略，并利用大型邻域搜索和神经网络价值函数近似。在真实数据集上的数值结果表明，DDF-VFA优于那些独立或联合管理两个阶段而不进行分解的现有基准。 AI
影响 该框架可以通过优化订单准备和配送协调来提高供应链物流的效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍特定问题领域新框架和方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
- arXiv
- DDF-VFA
- Decomposition-Driven Framework with Value Function Approximation
- Dynamic Order Fulfillment Problem
- Large Neighborhood Search
- Markov decision process
- neural-network value function approximation
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