Neuer Multi-Agent Pointer Transformer löst dynamische Fahrzeug-Routenprobleme
Ein neues Forschungsdokument aus dem arXiv-Repository präsentiert den Multi-Agent Pointer Transformer (MAPT), ein end‑to‑end-Framework, das das Multi‑Vehicle Dynamic Pickup and Delivery Problem mit stochastischen Anfragen (MVDPDPSR) effizient löst. Das Modell kombiniert einen Transformer‑Encoder zur Extraktion von Entitätsrepräsentationen mit einem Transformer‑Decoder, der über ein Pointer‑Network autoregressive Aktionssequenzen generiert. Durch die Einführung einer Relation‑Aware‑Attention‑Schicht werden Inter‑Entitätsbeziehungen explizit erfasst, während informative Priorisierungen die Exploration des Modells steuern.
