★ 2
GNN-LBBD 用图神经网络加速车站列车重调度分解算法
论文针对资源关闭与到达延误叠加下的车站列车扣车与改道问题，建立滚动时域分布鲁棒模型，并给出 GNN-LBBD 算法：以逻辑型 Benders 分解协调路径与资源调度，用图神经网络指导子问题求解顺序。在五轨车站 28 个算例上平均总延误 61.13 列车分钟，比禁忌搜索低 16.63%。
arXiv cs.AI6 小时前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文针对资源关闭与到达延误叠加下的车站列车扣车与改道问题，建立滚动时域分布鲁棒模型，并给出 GNN-LBBD 算法：以逻辑型 Benders 分解协调路径与资源调度，用图神经网络指导子问题求解顺序。在五轨车站 28 个算例上平均总延误 61.13 列车分钟，比禁忌搜索低 16.63%。