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Machine learning multi-objective optimization for time-dependent green vehicle routing problem
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AI
DOI：10.1016/j.eneco.2025.108628.png)
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摘要
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• 提出了一种旨在最小化燃油消耗、旅行时间和距离的模型。
• 考虑了交通变化和车辆负载等现实因素。
• 结合了机器学习与NSGA-2算法以实现更优且更快的路径规划。
• 提供了可扩展的解决方案，用于实现节能和经济的物流管理。
期刊
IF:
14.2
论文数:
8.3K
被引数:
5.3W
机构
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