\quad 通过使用 A 共轭方向,每一步都精确地在一个新的、与之前所有步骤共轭的方向上进行优化,因此每一步都能朝全局最优解有效逼近。这种方法的优势在处理大规模问题时尤为明显,为设计高效算法提供了重要的数学保障。 1. 最优步长 \alpha_k \quad 共轭梯度法的关键之一是计算最优步长 \alpha_k ,使得每一步...
为了解决这一问题,研究人员开始探索将强化学习(Reinforcement Learning, RL)引入推荐系统,通过动态调整策略来优化推荐效果。 强化学习是一种机器学习方法,系统通过与环境的交互获得反馈,不断更新策略,以达到最优的决策目标。在推荐系统中,RL可以通过实时学习用户的反馈(如点击、浏览、购买等),动态调整推荐策略,从而提升...
一、经验回放 经验回放是一种常见的快速收敛优化方法,主要用于解决强化学习算法中的样本相关性问题。传统的强化学习算法往往通过连续的与环境交互来学习,样本之间存在较强的相关性,导致学习过程不稳定。而经验回放则通过将每次与环境交互的样本存储在经验池中,并随机抽取样本进行训练,从而打破样本之间的相关性,提高学习的...
随机策略搜索方法是最先发展起来的是策略梯度方法;但策略梯度方法存在学习速率难以确定的问题,为回避问题,由提出了基于统计学习的方法和基于路径积分的方法。但TRPO方法没有回避该问题,二是找到了替代损失函数——利用优化方法在每个局部点找到使损失函数单调非增的最优步长。 3.2.4.值函数方法·和直接策略搜索优缺点 ...
1.1目标冲突：多目标优化问题中的不同目标往往是相互冲突的，改善一个目标可能会导致其他目标的恶化。1.2前沿解集：多目标优化问题的解不再是唯一的最优解，而是一个前沿解集。该解集包含了所有非劣解，即无法通过改进一个目标而不损害其他目标的解。1.3决策空间压缩：由于目标冲突和前沿解集的存在，多目标优化问题...
强化学习求解方法非常多,本部分仅仅从宏观上,讲述求解强化学习的算法类型,具体求解细节,后续再分小节进行介绍。 3.1. 强化学习最优化问题 强化学习是找到最优策略π使得累积回报的期望最大:maxπ∫R(τ)pπ(τ)dτ 其中,π:s→a状态到动作的映射;τ表示从状态s到最终状态的一个序列:τ:st,st+1,⋅⋅...
时序差分学习方法：时序差分学习方法是一种基于样本的价值函数优化技术，它结合了动态规划和蒙特卡洛方法的优点，通过使用当前估计值和下一状态的估计值来更新价值函数。其中，Q-learning和SARSA是常用的时序差分学习算法，它们通过不断迭代更新动作值函数来实现最优策略的学习。深度强化学习方法：深度强化学习是一种基于神经...
1.3决策空间压缩:由于目标冲突和前沿解集的存在,多目标优化问题的决策空间通常会被压缩,使得寻找最优解更加困难。 二、强化学习中的多目标优化算法 在强化学习中,多目标优化算法旨在找到一个能够平衡多个目标的策略。以下是几种常见的多目标优化算法: 2.1Pareto优化:Pareto优化是一种基于Pareto支配关系的方法,通过保留非...
深度强化学习求解组合优化问题近年来受到广泛关注,是由于其结合了强化学习(Reinforcement learning)强大的决策(decision-making)能力和深度学习(deep learning)的各种模型(RNN、Transformer、GNN等等)强大的信息提取表征能力(representative),同时又结合神经网络强大的函数近似功能,可以采用神经网络近似Value-based RL中的Q值函数...
一、策略梯度优化方法的基本原理 策略梯度优化方法的核心思想是通过梯度上升的方式来更新策略参数，使得策略能够逐步接近于最优策略。具体而言，该方法首先利用策略函数对状态和动作进行建模，并通过采样得到一条轨迹。然后，通过计算轨迹的回报值以及相应的梯度，来更新策略参数。最终，不断迭代更新策略参数，直至找到最优...