[發(fā)明專利]一種基于圖卷積的零部件供應(yīng)循環(huán)包裝箱配送調(diào)度方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210585060.9
• 申請日: 2022-05-26
• 公開（公告）號: CN115063066A
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 廖偉智;曹陽;閻德勁
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都啟慧金舟知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 51299
• 代理人: 何媛

1.一種基于圖卷積的零部件供應(yīng)循環(huán)包裝箱配送調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)構(gòu)建基于圖卷積的編碼器；

(2)構(gòu)建基于注意力機(jī)制的解碼器；

(3)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練循環(huán)包裝箱配送調(diào)度模型；

(4)使用訓(xùn)練好的配送調(diào)度模型求解循環(huán)包裝箱配送調(diào)度問題。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖卷積的零部件供應(yīng)循環(huán)包裝箱配送調(diào)度方法，其特征在于，所述編碼器包括輸入層、嵌入層、拼接層、投影層、圖卷積層和特征層。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖卷積的零部件供應(yīng)循環(huán)包裝箱配送調(diào)度方法，其特征在于，所述編碼器中

(1)輸入層：輸入層接收配送調(diào)度問題實例中各節(jié)點位置pos_i和需求d_i，為不失一般性，定義d_i如下：

(2)嵌入層：嵌入層通過非線性變換把節(jié)點位置轉(zhuǎn)換為向量表示site_i；

(3)拼接層：x_i表示第i∈{0,1,2,...,N}個節(jié)點的特征,其中第0個節(jié)點表示物流中心，節(jié)點的特征由節(jié)點的位置投影和需求投影拼接而成；由于物流中心沒有配送需求，物流中心和客戶節(jié)點特征x_i分別定義如下：

(4)投影層：對于每個節(jié)點的特征x_i，投影層通過一層線性映射，得到節(jié)點的嵌入為區(qū)分物流中心和客戶節(jié)點，物流中心特征單獨映射，其映射過程分別如下：

其中，W^x和b^x表示線性映射層的參數(shù)；

(5)圖卷積層：得到節(jié)點的嵌入后，在圖卷積層進(jìn)行特征提取，圖卷積層使用k鄰近的自注意力機(jī)制進(jìn)行計算，即選擇距離第i個頂點最近的k個頂點進(jìn)行對齊、注意力計算，限定節(jié)點只與它的鄰居節(jié)點做信息交換以提高計算速度；

(6)特征層：特征層將所有節(jié)點的嵌入取算數(shù)平均作為配送調(diào)度問題實例s的嵌入特征h，計算過程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖卷積的零部件供應(yīng)循環(huán)包裝箱配送調(diào)度方法，其特征在于，所述計算的計算過程如下：

①節(jié)點的嵌入通過全連接映射得到查詢和矩陣、鍵矩陣和值矩陣如下：

②計算節(jié)點i和節(jié)點j之間的相似度如下：

③對相似度進(jìn)行歸一化處理得到注意力的權(quán)重如下：

④對值矩陣加權(quán)求和得到節(jié)點i的更新頂點嵌入如下：

h'_i＝∑α_ijv_j

⑤通過殘差連接和批歸一化處理更新的節(jié)點嵌入，BN表示批歸一化處理，計算過程如下：

⑥將節(jié)點嵌入線性映射后再進(jìn)行殘差連接和批歸一化，L表示線性映射，計算過程如下：

按上述計算過程將自注意力機(jī)制和殘差連接層堆疊n次，則每個節(jié)點和它的鄰居進(jìn)行n次信息的計算、傳遞，每個節(jié)點都在n次交換后都擁有了與自己依賴關(guān)系最近的節(jié)點的特征信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖卷積的零部件供應(yīng)循環(huán)包裝箱配送調(diào)度方法，其特征在于，所述解碼器包括拼接層、多頭注意力層、注意力層和輸出層。