metaheuristic

本文提出一种针对动态多车辆路径规划问题的奖励密度启发式算法，在无人机任务分配和城市出租车调度场景中，其解质量与ALNS、GA、SA等元启发式算法相当，而规划时间减少两到三个数量级。

介绍了RACL，一种推理智能体控制层，通过学习从操作内存控制内部搜索行为来改进元启发式优化，在车辆路径测试中显示出成本改善。