内容概要：本文探讨了一种新的基于深度强化学习的方法来解决旅行商问题与无人机组合优化（Traveling Salesman Problem with Drone, TSP-D），针对当前无人机辅助卡车配送中面临的协同调度难题进行了改进。研究者提出一种混合模型（HM），整合了注意力编码器和长短期记忆网络（LSTM）解码器的优势，从而有效地记录了多个车辆的动作序列并实现了协调路径规划。该方法在各种测试用例上展现了卓越性能，并能显著提高大型问题实例的计算效率，同时在实际应用场景如最后一步送货中有潜在的巨大价值。
适合人群：对物流系统优化和无人机应用有兴趣的专业人士，特别是从事最后一公里交付方案设计和技术实施的研究人员及工程师。
使用场景及目标：本研究所提出的深度学习框架主要适用于城市环境中复杂条件下的车辆和无人驾驶飞行系统的共同优化配置，目的是为了找到最优的货物递送方案，在最短的时间内完成所有的客户服务任务并返回起点。
其他说明：实验结果显示该算法在随机位置数据集和现实情况中的优越性超过了现有传统算法，表明它不仅能在简单理想情况下发挥良好效果，同样可以在更为复杂的条件下表现出稳定的性能。
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