An Assignment-Based Approach to Efficient Real-Time City-Scale Taxi Dispatching

MATSim http://www.matsim.org/downloads/

深度学习在阿里菜鸟网络物流领域的应用 | 2017 全球机器学习技术大会 https://www.v2ex.com/t/362593 rene：修路或者其他导致路线中断，或者交通拥堵情况产生的话，路线优化能做到可以实时学习优化么?有哪些核心技术问题？如何解决? 这属于 dynamic VRP 问题， 我们是利用流式计算的方式实时求解的，目前遇到比较大的问题是性能和效果的平衡的问题， 我们在探索利用分布式并行化求解的过程。 @C.Y. : 有没有什么场景不适合深度学习，或者什么场景更适合深度学习，目前看更多的是在非结构化的分析识别上应用。 这个问题非常好， 目前除了传统的结构化数据例如图像和语音的领域，其余领域都在探索阶段。 Q: 强化学习目标是指网络吗？规划问题怎么表示？ 现在在规划问题里面有两个问题是可以表达的，就像切箱问题和 TSP 问题，因为它可以去表达成一个序列。它在 Reinforcement Learning 也很好表达，对于 TSP 而言就是线路的一个长度；对于切箱问题而言，就是箱子的表面积。切箱问题和 TSP 问题，输入以商品大小和点的坐标表达，reward 用长度和面积表达。