LINERLIB

该数据集名为LINERLIB，是评估线性航运网络设计问题（LSNDP）解决方案的一个基准数据集，其中包含了具有不同港口配置的各种实例。此外，该数据集允许对需求量进行扰动，以测试不同场景下解决方案的鲁棒性。它包含了多个实例，涉及不同数量的港口，例如波罗的海地区的12个港口、西非的20个港口以及世界小型的47个港口。该数据集的任务是评估强化学习方法在网络设计方面的性能表现。

This dataset, named LINERLIB, is a benchmark dataset for evaluating solutions to the Liner Shipping Network Design Problem (LSNDP). It includes various instances with different port configurations. Furthermore, the dataset supports demand perturbation to test the robustness of solutions across diverse scenarios. It comprises multiple instances with varying numbers of ports, such as 12-port instances in the Baltic Sea region, 20-port instances in West Africa, and 47-port small-scale global instances. The task of this dataset is to evaluate the performance of reinforcement learning methods in network design.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

LINERLIB是一个航运网络设计问题的标准基准数据集，包含7个不同复杂度的实例，涉及港口数量从12到197不等。该数据集用于评估优化航运网络设计的新方法，特别是在考虑运输时间的情况下，显著提高了利润和网络效率。