冷链物流中基于时间依赖型电动车辆取送货问题的深度强化学习优化模型

为解决冷链物流中电动车辆(EV)路径优化难题，本研究提出时间依赖型电动车辆取送货问题(TD-EV-PDPTW)新模型，集成支持向量机(SVM)预测动态行驶速度，创新性引入产品腐败敏感性系数，并开发DRL-PE-GAT算法（深度强化学习结合配对嵌入与图注意力网络）。实验证明该算法较传统方法显著提升求解效率，为绿色供应链提供精准决策支持。

　　

在全球气候变暖背景下，冷链物流的碳排放问题日益突出。电动车辆(EV)因其零排放特性成为绿色供应链的重要载体，但实际运营中面临三大挑战：交通拥堵导致的时间依赖性行驶时间、易腐商品运输损耗、以及充电站布局约束。传统取送货问题(PDPTW)研究多忽略这些动态因素，致使路径规划方案在实际应用中效果受限。

针对上述问题，国内某高校研究团队在《Expert Systems with Applications》发表创新成果，提出时间依赖型电动车辆取送货问题(TD-EV-PDPTW)模型。该研究首次将支持向量机(SVM)预测的动态速度数据引入路径优化，改进线性腐败损失函数为包含客户敏感度的非线性模型，并开发DRL-PE-GAT算法——通过配对嵌入技术捕捉取送货节点内在关联，利用图注意力网络(GAT)解析空间依赖关系，实现复杂约束下的高效求解。

关键技术包括：1)基于真实交通数据的SVM速度预测模型；2)考虑腐败敏感度的损失函数扩展；3)融合配对嵌入与GAT的深度强化学习框架；4)与自适应大邻域搜索(ALNS)等基线算法的对比验证。

研究结果：
问题描述
构建包含 depot、取货点N_p、送货点N_d和充电站N_r的有向图G(N,A)，定义时间依赖型弧段行驶时间τ_ij(t)和腐败损失函数L(q)=αq+βq^γ（γ为客户敏感度参数）。

解决方案
DRL-PE-GAT算法通过三层架构实现：1)编码器用GAT提取节点特征；2)配对嵌入层将取送货节点信息拼接为超节点；3)解码器基于注意力机制生成路径。实验显示该算法求解100节点问题的耗时仅为ALNS的17%。

实验验证
在Solomon标准数据集扩展测试中，DRL-PE-GAT的总成本较AM、ALNS和VNS分别降低12.3%、8.7%和14.5%。敏感性分析揭示腐败敏感度γ>1.5时，路径方案会优先安排易腐品直达运输。

结论表明，该研究突破传统PDPTW静态假设，提出的动态优化框架可降低冷链物流运营成本9%-22%。创新性地将客户心理因素量化引入目标函数，为智慧物流决策系统开发提供新范式。未来研究可拓展至多温共配、无人机-电动车混合调度等场景。