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Graph Edge Attention Network
Graph Edge Attention Network
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新的图边注意力网络解决了电动汽车路径规划的挑战
研究人员开发了GREAT，一种新颖的图边注意力网络，旨在解决具有不对称成本的复杂电动汽车路径规划问题。与依赖节点坐标的先前方法不同，GREAT在边空间中运行，使其更适用于能量消耗等非欧几里得度量。GREAT集成到强化学习框架中，优化了路径规划和充电决策，在能量减少和运行时效率方面优于现有启发式方法。当适应非欧几里得环境时，该模型还在旅行商问题和有容量车辆路径问题等标准路径规划问题上展示了最先进的性能。
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新AI框架优化配送路线和动态定价
研究人员开发了GREAT-ESDD，一个新颖的框架，它使用图边注意力网络（GREAT）来优化涉及家庭和家庭外配送选项的场景的配送路线和动态定价。该系统旨在通过实时重新优化路线并将客户引导至家庭外配送（当家庭配送成本更高时）来降低成本。通过采用Thompson采样来学习客户偏好，GREAT-ESDD在相似的定价决策时间预算内，与传统的路由求解器相比，利润提高了约11%。