論文の概要: Vehicle routing problem using deep reinforcement learning - A case study about truck planning in the industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06668v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 00:25:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.30761
• Title: Vehicle routing problem using deep reinforcement learning - A case study about truck planning in the industry
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた車両経路問題 -産業におけるトラック計画の事例研究-
• Abstract要約: 本稿では,深層強化学習に基づく車両ルーティングの最適化について紹介する。 強化学習エージェントによって最適化された経路は、ベースライン結果と比較して10%以上コストがかかる。 将来の研究では、車両ルーティング問題に対するDRLアルゴリズムがより多様なVRPに一般化される可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8377198227671676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As an important component of the supply chain industry, transportation has experienced rapid development in the past decade with the assistance of digital platforms and intelligent algorithms. Within the field of transportation research, Vehicle Routing Problem (VRP) has remained a persistent and enduring challenge. In the realm of management science, experts, and scholars from both the industrial and academic sectors have continuously explored optimization models and algorithms to effectively address routing problems, from the classical Traveling Salesman Problem to the more general Vehicle Routing Problem. These models and algorithms are applied in real-world industrial scenarios to achieve cost optimization and reduce carbon footprints. However, due to the complexity of real-world problems, numerous specific constraints are often added, and challenges such as information opacity, uncertainty, and irrational human behavior may arise. Therefore, deploying and optimizing mathematical models for VRP in practical scenarios while maintaining optimal results poses numerous challenges. This paper discusses and provides solutions for three different logistic use cases involving external truck network design. Through these industrial case study, the paper introduces how deep reinforcement learning-based vehicle routing optimization has been implemented. As a result, it can be observed that the routes optimized by reinforcement learning agent have over 10% total cost compared to baseline results. Furthermore, the paper proposes that in future research, DRL algorithms for vehicle routing problems could be generalized into more variations of VRP.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーン産業の重要な要素として、輸送はデジタルプラットフォームとインテリジェントアルゴリズムの助けを借りて、過去10年間に急速に発展してきた。 輸送研究の分野では、車両ルーティング問題(VRP)は永続的で永続的な課題のままである。 経営科学の領域では、産業と学術の両方の分野の専門家と学者が、古典的なトラベリングセールスマン問題からより一般的な車両ルーティング問題まで、ルーティング問題を効果的に解決するための最適化モデルとアルゴリズムを継続的に検討してきた。 これらのモデルとアルゴリズムは、コスト最適化と炭素フットプリントの削減のために、現実の工業シナリオに適用されている。 しかし、現実世界の問題の複雑さのため、多くの特定の制約が加えられることが多く、情報の不透明さ、不確実性、不合理な人間の振る舞いといった問題が発生することがある。 したがって,VRPの数学的モデルを現実的なシナリオに展開し,最適な結果を維持しつつ最適化することは,多くの課題を生んでいる。 本稿では,外部トラックネットワーク設計を含むロジスティックな3つのユースケースについて論じる。 これらの産業ケーススタディを通じて, 深層強化学習に基づく車両経路最適化の実施方法を紹介する。 その結果、強化学習エージェントによって最適化された経路は、ベースライン結果と比較して10%以上コストがかかることがわかった。 さらに,将来の研究において,車載経路問題に対するDRLアルゴリズムはより多様なVRPに一般化できる可能性が示唆された。

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