实际上,这种组合一直是个前沿且相当热门的研究领域,最近在顶会Neurips上已经看见了不少新的突破性成果,比如一种群体强化学习方法Poppy,在四个NP难题上都实现了SOTA,另外还有一种基于GNN的强化学习方法,在解决组合优化问题上参数量减少了83%,同时保持高性能。 所以对于组合优化领域的论文er来说,+强化学习真的是一大创...
用在多目标优化中的强化学习方法: 增强学习(强化学习): Q-learning算法: DQN算法: Actor-Critic算法 Policy-based的算法 A2C算法: PPO算法: 附: 增量学习 迁移学习 机器学习在组合优化的应用 机器学习模型和经典的运筹算法融合是一个具有潜力、方兴未艾的研究方向。 学术界近期已经注意到组合优化模型的稳定性问题,...
Pointer Networks是Google提出的一种基于NLP中Sequence-to-sequence模型改进的架构,专为解决组合优化问题(如旅行商问题TSP)设计。其思路是通过神经网络编码节点特征,并利用attention机制解码输出。结合强化学习后,PN能够通过策略搜索对路径进行动态规划。 💡 Transformer + 强化学习求解路径优化问题 最近的研究将Transformer与...
在通信网络中进行资源分配和频谱管理。🎯 强化学习在组合优化中的应用:🚗 路径规划和导航: 强化学习被用于无人驾驶车辆和机器人的路径规划,以达到目的地的同时避开障碍。📦 库存管理和供应链优化: 优化库存水平,减少缺货和积压,动态调整供应链策略。⚡ 能源管理: 在智能电网中进行负载调度和需求响应。🚦 自...
强化学习中的组合优化 这一节课讲解了 vertex cover 的 2 - 近似算法与 unrelated parallel machine scheduling 的 2 - 近似算法。 Vertex Cover 来看一些 vertex cover 的近似算法。 近似算法 1 算法描述:将度数最大的点 $u$ 选入答案集合,并将 $u$ 与端点包含 $u$ 的边都删去。重复这个过程,直到所有边...
强化学习特别擅长处理高维、非线性及具有复杂约束条件的问题,和组合优化可以说是“天生一对”。其自适应性和策略改进能力,可以让它在未知或动态变化的环境中逐步学习到最优策略,在COP求解上远远优于传统方法。 …
近年来,机器学习(ML)开始作为解决组合优化问题的有价值工具而兴起,研究人员预计其影响将是革命性的(Bengio et al., 2021; Cappart et al., 2021)。特别是,强化学习(RL)的范式已显示出通过试错发现能够胜过传统精确方法和(元)启发式方法的算法的潜力。一个常见的模式是将感兴趣的问题表达为一个马尔可夫决策过程...
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...
第一篇该方向的论文是 Google 的 Vinyals 大神提出的 Pointer Network,该网络改编自 NLP 领域的 Sequence-to-sequence 模型,由于 S2S 模型是基于一个固定的词库进行输出,即输入的维度与输出不对等(e.g., 输入 10 个词我是基于一个固定的词库(可能是一万个)进行采样输出),对应于组合优化问题需要输出维度随着输入...
深度强化学习在组合优化问题中的应用主要体现在两个方面:优化策略的学习和启发式算法的改进。 1.优化策略的学习 传统的组合优化算法通常基于启发式规则或者数学模型来进行决策,但在实际问题中,往往难以找到确定的模型或规则。而深度强化学习通过让智能体与环境进行交互,可以自动学习到一种最优的策略。例如,在旅行商问题...