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 ...
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...
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...
强化学习求解混合整数优化问题 混合运算整数 本文实现整数的四则混合混算。比如:输入(5+8*4+7)*9-3*(13+2*6),返回计算结果为321。 思路:正向扫描表达式,使用两个栈分别存储整数和符号,有括号的先计算括号中的值。遇到乘除法先计算。经过以上计算后得到最后的式子为只有加减法的无括号式子。再计算最后结果。
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摘要:深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是将强化学习与深度神经网络相结合的方法,近年来已广泛应用于求解组合优化问题。论文提出深度强化学习方法求解梯级水库多阶段随机优化问题,将问题建模为马尔科夫决策过程,构建基于梯级水库调度计算的强化学习训练环境...
特别是多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL），它通过多个智能体协同学习和决策，能够有效处理多个参与者共同作用的复杂环境中的问题。本文将探讨多智能体强化学习在协同决策与问题求解中的应用，并分析其优化与研究的方向。一、多智能体强化学习的重要性 在许多实际应用场景中，如智能交通系统、...
端到端学习方法，如在路径问题上的Pointer Network，采用序列到序列（Sequence-to-sequence）模型进行解码，通过神经网络对输入进行编码，输出与输入维度相匹配的最优解。后续研究结合了强化学习，如利用Transformer和图神经网络（GNN）求解组合优化问题。文章总结了相关研究进展，包括End-to-end ML for CO范式...
组合最优化问题在实际生活中有广泛的应用,如货物调度、路径规划、资源分配等等。 强化学习求解组合最优化问题的方法 1. 基于价值函数的方法 基于价值函数的方法是将组合最优化问题转化为强化学习问题,并通过价值函数来表示状态的价值。常用的方法包括Q-learning算法、Deep Q Network(DQN)等。例如,在路径规划问题中,...
强化学习求解组合最优化问题的研究综述.docx,在实际工程应用中,有一类优化问题需要从集合的所有组合中找出一个最优方案或编排,这类离散空间中的优化问题称为组合最优化问题(com-binatorial optimization problem,COP)[1]。组合最优化(combinatorial optimization,CO)的