【量子×DRL物流最適化 #7】深層強化学習：Attention Pointer Network前半
Qiita / 2026/3/27
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- Attention Pointer Networkを深層強化学習の文脈で取り上げ、物流最適化（量子×DRL物流最適化シリーズ #7）の前半部分を解説している
- エージェントが配送やルート選択のような順序付き意思決定を行うための、ポインターネット系の考え方（入力から選択先を指す設計）を軸に進める内容になっている
- 「エンコード」などモデル内部の処理段階に触れ、どのようにネットワークへ状態表現を渡すか（前処理・表現学習の流れ）を確認できる
- Pythonを用いた機械学習/強化学習の実装観点も示唆されており、物流最適化タスクへ適用するための基礎理解を狙っている
エンコード
node_embed = self.encoder(locations) # [batch, n, embed]
# グローバルコンテキスト（全ノードの平均）
graph_embed = node_embed.mean(dim=1,...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
