北航团队提出骑手-无人机接力配送求解框架MoE-Pointer,发表于KDD 2026
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北航团队提出骑手-无人机接力配送求解框架MoE-Pointer,发表于KDD 2026
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AI 综述
北京航空航天大学计算机学院王静远教授团队联合上海大学管理学院,针对骑手-无人机接力配送场景定义了“动态多阶段取送问题”(DM-PDP),并提出求解框架 MoE-Pointer,用序列到序列生成框架实现三级配送链路的端到端强化学习联合优化,同时处理订单分配与路径规划。该研究已发表于数据挖掘会议 KDD 2026。 论文称,实验在合成数据集与杭州、上海、重庆真实城市数据集上展开,对比了滚动时域 OR 求解器、元启发式算法、规则启发式和强化学习等多类基线方法;消融实验验证了各模块的必要性,并在站点拥堵、无人机续航限制、行程时间波动等约束下测试,方法保持稳健表现。
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最新进展10月16日 20:14
北航KDD 2026论文提出MoE-Pointer,用Seq2Seq强化学习联合优化骑手-无人机接力配送报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月16日
- PaperWeekly · 微信公众号北航KDD 2026论文提出MoE-Pointer,用Seq2Seq强化学习联合优化骑手-无人机接力配送
北京航空航天大学王静远教授团队联合上海大学管理学院,在KDD 2026发表论文MoE-Pointer,定义了动态多阶段取送问题(DM-PDP),用序列到序列生成框架实现骑手-无人机三级配送链路的端到端强化学习联合优化。
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