在現代供應鏈管理中，物流運輸的效率直接影響企業的成本與服務品質。如何安排配送路線，使車輛在滿足需求、容量限制以及時間窗等條件下，完成最短路徑或最低成本的配送，是物流規劃中的核心問題之一，被稱為車輛路徑規劃（Vehicle Routing Problem, VRP），簡單講，就是送貨路線的路線優化。雖然VRP的概念直觀，但在實際應用中，其複雜度隨配送節點數量、車輛數量以及限制條件的增加而呈指數成長，使其成為組合優化中的典型NP難題。
傳統上，解決VRP的方式多倚賴搜尋基礎的演算法，如暴力窮舉、分支界定（Branch and Bound）、啟發式（Heuristic）或元啟發式（Metaheuristic）方法。暴力窮舉法雖能保證找到全局最優解，但計算量隨節點數量迅速爆炸，幾乎無法應用於實務。分支界定方法透過剪枝策略減少搜索空間，但在節點數量較大時仍面臨計算瓶頸。啟發式演算法如最近鄰法、節點插入法等，雖能快速生成可行解，但通常只能找到次優解，且對問題規模與限制條件敏感。元啟發式演算法，如遺傳演算法、粒子群演算法及蟻群演算法，透過隨機搜索與群體智慧改善局部最優問題，但仍需大量手動調參，且在大規模、多約束的VRP問題中，計算效率與解的穩定性仍有限。
近年來，深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）為VRP提供全新的解決思路。DRL透過深度神經網路建構策略函數，結合強化學習的獎勵機制，使模型能在多次試錯過程中自動學習最優配送策略，而不再依賴人工設計的啟發式規則。與傳統搜尋基礎演算法相比，DRL在多方面展現顯著優勢。
首先，DRL具有強大的泛化能力。傳統方法往往針對特定規模或結構的問題調整參數，當場景改變時需要重新設計或調整演算法。而DRL模型在訓練完成後，可對不同節點數量、車輛數量甚至不同車輛排派的問題進行推理，快速生成高品質解答，大幅降低人工干預成本。其次，DRL在運算效率上更具優勢。雖然訓練初期需要一定時間，但一旦模型訓練完成，對新問題的推理速度通常比複雜的啟發式或元啟發式演算法快數倍至數十倍，特別適合即時物流調度需求。再者，DRL能自然融合多種約束條件，例如車輛容量、時間窗限制、交貨優先級等。傳統演算法在多約束下往往需要額外設計規則或增加計算步驟，而DRL則可將這些限制直接融入獎勵函數或策略網路，使模型自動學習平衡不同目標的策略。
當然，DRL也並非全無挑戰。模型訓練過程對超參數和網路結構敏感，且在初期可能需要大量樣本與運算資源。此外，DRL生成的解雖高效，但有時缺乏理論上的全局最優保證。然而，隨著模型架構改進與計算資源提升，這些問題正在逐步克服。相較於傳統演算法，DRL在處理大規模、複雜、多約束的車輛路徑規劃問題時，展現無可比擬的彈性與效率，使其成為現代智慧物流不可或缺的技術利器。
綜合來看，車輛路線優化問題是一個高度複雜的組合優化問題，傳統搜尋基礎演算法雖有歷史沉澱，但在大規模、實時、多約束的應用場景中逐漸力不從心。深度強化學習則以其自動學習能力、泛化性與高運算效率，為VRP提供更具前瞻性的解決方案。隨著技術成熟，DRL有望在物流、供應鏈乃至智能運輸領域中發揮越來越核心的作用，實現成本降低與效率提升的雙贏。