基于深度图学习的大规模货车编队调度方法及装置

本发明公开了一种基于深度图学习的大规模货车编队调度方法及装置，属于智慧交通调度技术领域，解决了现有技术中货车编队调度算法面对大规模调度往往会出现计算复杂度高以及解的质量不稳定问题。本申请通过将单辆货车在枢纽处的与潜在编队对象的交互信息表征为节点‑边模型，捕获编队策略中时间与空间之间的耦合关系，相较于传统方法，提高了编队调度策略的质量，为更多的货车提供了编队机会，有效地降低系统总成本；同时，基于针对大规模货车编队问题的端到端的图神经网络模型，有效地提高编队调度策略的生成效率。