本项目基于强化学习（PPO算法），解决一个典型的“汽车工厂—仓库—多类型客户”之间的物流调度问题，目标是在满足所有客户随机需求的前提下，将总运输成本降到最低。项目已完整实现建模、训练、评估、结果落地，适合用于交付、比赛、教学或原型系统搭建。
在现实场景中，汽车生产具有以下典型特征：
- 工厂每周生产量波动（不可预测）；
- 车型多样（高端 / 中端 / 低端），运输成本各异；
- 客户类型不同，需求分散，且每周变化；
- 库存调配复杂，运输路径成本需考虑；
- 某些需求必须立即满足，否则严重扣分。
本项目通过强化学习建模，构建了一个智能调度系统，让 AI 学会在不确定的生产与需求下，做出长期成本最优的配送决策。
- ✨ 完整建模：从工厂到仓库、从客户到运输，每一个角色都清晰建模；
- ✨ 自定义环境：使用 Gym 框架，状态、动作、奖励函数全部自定义；
- ✨ PPO算法训练：采用稳定的主流算法，支持并行环境、多步更新；
- ✨ 零缺货策略：通过高额惩罚机制，agent 学会满足所有客户需求；
- ✨ 支持断点续训：训练中断可恢复，节省时间，利于长期优化；
- ✨ 输出可交付结果：生成详细的调度日志、Excel 报告、多年评估结果；
- ✨ 评估严谨：支持100年模拟，策略稳定可靠，不靠运气；
- ✨ 结构清晰，可二次开发：支持快速移植、策略替换、指标扩展；
- 🏭 企业端原型系统开发（物流、仓储、调度类优化）
- 🎓 教学实验或课程设计（强化学习实战）
- 🏆 科技竞赛或毕设支撑（如数学建模、互联网+、大创等）
- 💡 想搭建强化学习环境但缺乏开发经验的合作方
项目可输出：
- 年度/季度运输成本对比；
- 每周调度日志（来源、去向、成本、车型）；
- Excel 分sheet 报告（调度细节、需求分布、未满足情况）；
- 客户满意度 & 供需平衡趋势图（可扩展）；
- 实测结果：策略稳定、100年模拟中需求满足率为100%。
本人可提供以下服务：
- 💻 强化学习建模、调度优化问题定制开发；
- 📦 可交付代码+训练模型+Excel报告；
- 📈 按实际需求修改模型结构、支持多工厂、多车型、多层级客户；
- 💬 可对接远程项目、合作开发、论文支持。
作者拥有扎实的强化学习实战经验，能独立完成从环境建模、算法训练到结果评估的全过程。
在资源有限、时间紧张的条件下，已成功交付多个可复现的 RL 项目。
如有兴趣合作或获取演示版本，欢迎私信或留言。
GitHub 项目地址：(https://github.com/CraftNobody0505/CarLogisticsSimulator)
欢迎 star / fork / 合作开发