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...
强化学习中,通过状态变化进行组合优化问题的策略选择,以使长期累积的奖励和最大。近年来,该方向已经取得了一系列瞩目的进展,比如多目标优化问题及在线离线组合优化等。故将强化学习应用于组合优化领域具有较大的优势。 强化学习在组合优化领域中的应用越来越多,其在多目标优化、组合优化等方面都有了深入的研究。本次...
1 Intro 解空间为离散空间的优化问题成为组合优化问题(非正式)(CO问题) 例如:Traveling Salesman Problem (TSP):在一个图中找代价最小的哈密顿回路 或者:Mixed-Integer Linear Program (MILP): mincTxs.t.Ax≤b 其中x是整数向量。 许多CO问题都是NP-hard问题,没有有效的多项式时间解法。 为了将RL用在解决CO...
我们在第6节以图强化学习作为解决图上组合优化问题的统一范式的讨论来结束本文。 图结构优化在机器学习(ML)处理典型图组合优化问题的工作中,一个共有的特点是它们通常不涉及对图的拓扑结构进行改变。具体来说,需要在假设网络结构保持固定的情况下找到解决方案。学习构建图或修改其结构以优化给定目标函数的问题在ML文献...
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...
深度学习和强化学习可以用于解决旅行商问题,该问题是组合优化中最经典的问题之一。通过构建神经网络模型,模型可以学习到如何有效地规划路径,从而实现优异解。 二、库存管理 在库存管理中,深度学习和强化学习可以用于预测需求,并据此制定优异的库存策略,以减少库存成本并提高服务水平。 三、工作调度 在生产和...
现代强化学习在组合优化问题上的应用综述。一、自2010年以来,深度学习方法对语音识别、图像识别和自然语言处理领域带来了革命性变化。然而,最近的关注点逐渐转向多模态和组合优化问题的结合。本文将讨论强化学习在组合优化领域的应用现状,特别是其在解决NP-hard问题方面的潜力。
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...
深度学习和强化学习可以用于解决旅行商问题,该问题是组合优化中最经典的问题之一。通过构建神经网络模型,模型可以学习到如何有效地规划路径,从而实现优异解。 二、库存管理 在库存管理中,深度学习和强化学习可以用于预测需求,并据此制定优异的库存策略,以减少库存成本并提高服务水平。
进一步地，用强化学习来解组合优化问题是非常有优势的，强化学习虽然不能把组合优化问题从NP-hard变成P的...