arXiv cs.AI· Attila Lischka, Filip Rydin, Jiaming Wu, Morteza Haghir Chehreghani, Bal\'azs Kulcs\'ar·· 9 小时前AI 评分23
GREAT：面向非对称成本电动汽车路径问题的图边注意力网络
GREAT: A Graph Edge Attention Network for the Electric Vehicle Routing Problem with Asymmetric Costs
AI 导读
研究者提出图边注意力网络 GREAT，完全在边空间而非节点坐标上运算，天然适配电动汽车路径问题（EVRP）中由路网拓扑导致的非对称能耗成本，并集成到端到端强化学习框架中联合优化路径与充电决策。基于旧金山真实能耗数据训练后，GREAT 在 15-40 kWh 电池容量下多数测试场景中优于 HGS 启发式，能耗最多降低 8.78%，运行时间缩短 60 倍。
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