方法:论文提出了一种基于深度强化学习的在线算子选择框架,以解决约束多目标优化问题(CMOPs),通过将种群状态视为状态、候选算子视为动作,并以种群状态的改善作为奖励,训练深度Q网络(DQN)以自适应选择最优算子,从而显著提升了多种CMOEAs的性能。 创新点: 提出了一种新的深度强化学习(DRL)模型,用于约束多目标优化问题...
2.4Q-learning扩展：一些研究者通过扩展经典的Q-learning算法，引入多目标优化的思想。例如，使用多个Q值函数来表示不同目标的价值，或者在Q-learning中集成对策略前沿进行搜索的方法。三、未来研究方向 尽管已经取得了一些进展，但强化学习中的多目标优化问题仍然存在挑战。为了进一步推进这一领域的研究，可以考虑以下几...
单目标优化算法的局限性：传统的强化学习算法，如Q-learning和Policy Gradient等，只能处理单一目标的优化问题。这些算法往往只关注单一目标的最优化，忽略了多目标优化问题的特殊性。多目标优化算法的需求：在实际应用中，我们往往需要同时优化多个目标。例如，在机器人路径规划中，我们既希望机器人能够尽快到达目标位置，...
强化学习+多目标优化,get到这种思路,发一区TOP就不远了! AI在东元后 412 0 01:30 突破LSTM,使用贝叶斯优化时间序列预测!这创新点Nature子刊稳了! 水论文的小师妹 2463 2 01:05 CNN+Mamba+UNet,“三巨头” 合体!-人工智能/深度学习/机器学习 水论文的小师妹 936 2 01:20 强化学习+组合优化创新...
强化学习Chapter2——优化目标(1) 上节涉及强化学习基本思路以及利用数学方式表征强化学习,但对强化学习的目标并没有进行详尽的定义,而仅用回报的定义一笔带过。本节的目标旨在不涉及算法地详述强化学习的目标。 强化学习一般性目标 上文提到,强化学习的目标可以解释为
一、多目标优化问题的挑战 在强化学习中，多目标优化问题往往涉及到多个相互竞争或相互依赖的目标指标。例如，在自动驾驶领域，我们希望智能车既能高效地行驶，又能确保安全性和舒适性。然而，这些目标之间存在着冲突和权衡，很难找到一个全局最优解。传统的单目标优化方法无法很好地解决这类问题。二、多目标优化与决策...
强化学习+多目标优化,get到这种思路,发一区TOP就不远了!, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AI在东元后, 作者简介 不知名AI算法工程师,分享人工智能/机器学习/深度学习相关干货,相关视频:
强化学习解决多目标优化问题的核心思想是:在学习过程中同时考虑多个目标,并通过适当的策略在这些目标之间进行权衡。这可以通过以下几种方法实现: 1. 标量化方法 标量化方法是将多目标问题转化为单目标问题的一种方式。这可以通过为每个目标分配权重,并将加权目标的总和作为单一的优化目标来实现。这种方法的关键在于如何...
Pareto最优解:多目标优化的一个核心概念是Pareto最优解,即无法再改善一个目标而不损害其他目标的解集。在多目标强化学习中,需要寻找到Pareto最优解的近似,以实现对多个目标的有效优化。 权衡策略:针对不同的应用场景,需要设计合适的权衡策略来平衡不同目标之间的关系。这可以包括优先级设定、动态权衡等方法。
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)2007年由Qingfu Zhang等人提出。该算法将传统多目标问题转化成为多个单目标问题,对它们同时优化,该算法需要具备一定Pareto基础知识,可回顾多目标优化_学习笔记(一)。 MOEA/D特性: 引入分解的概念,简单但是有效; 由于算法将MOP问题分解成子问题(单维度)进行计算,适配度分配和多样性控...