研究人员开发了一种解决随机多路径旅行商问题的新方法，该问题与智慧城市物流中的混合车辆路径相关。该问题涉及在给定地点之间多条路径上不确定的旅行时间的情况下，找到一条最优路径以最小化预期旅行成本。他们的方法集成了基于神经网络的代理模型，以有效地近似追索问题的期望值，从而提高了复杂路径场景的可扩展性和实际应用性。 AI
影响 为不确定性下的复杂车辆路径问题引入了一种可扩展的神经网络方法。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种使用神经网络解决复杂优化问题的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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