【量子×DRL物流最適化 #8】深層強化学習：Pointer Network後半
Qiita / 2026/3/27
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要点
- ポインターネットワークの後半部分を、深層強化学習の文脈で扱い、物流最適化（デポ→訪問順→デポ）の形に適用する流れを示す。
- 配送/巡回の「順序（訪問順）」を出力として扱うためのアーキテクチャの考え方を、モデル設計の観点から説明している。
- 量子×DRL物流最適化というシリーズ前提のもとで、ポインターネットワークを使った学習・推論の位置づけ（後半）を整理している。
- 実装にはPythonを用いる想定で、機械学習/AIの実践的な手がかりになる内容になっている。
[デポ] -> [訪問順] -> [デポ]
depot = locations[:, 0:1, :]
# tour indices (1-based for non-depot)
tour_indices = tour.unsqueeze(-1)...
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