Vinyals的这篇论文提出了PointerNetwork(PN),求解了一些经典的组合优化问题,比如旅行商问题(TSP)和背包问题(Knapsack problem)。他们使用注意力机制计算Softmax概率值,将其当做指针(Pointer)指向输入序列中的元素,对输入序列进行组合,最后使用有监督方法对模型进行训练。这篇论文是后面几篇论文的基础 在Seq2Seq的结构中,...
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...
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...
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
1 组合最优化问题和强化学习的介绍 1.1 组合最优化问题的简单概述 CO(又称离散优化)是最优化理论的一个重要组 成部分,它是运筹学与计算机领域的一个交叉学科, 主要研究具有离散结构的优化问题 ,即研究如何从 一组有限的对象中找到一个最优对象的一类问题 ,[14] 这类问题的数学模型如下: ìmin f (x) íîs...
本发明实施例提供一种基于深度强化学习的求解组合优化问题的方法,包括:对组合优化问题建模成原图;采用强化学习模型对原图进行探索,得到原图当前最优解及原图当前最优节点状态;对原图当前最优节点状态进行GT,得到GT图;采用强化学习模型对GT图进行探索,得到GT图最优解及GT图最优节点状态;对GT图最优节点状态进行逆GT,...
摘要 组合优化问题广泛的存在于生产实践的各个领域,解决组合优化问题的主要手段通常包括使用由领域专家人工设计的启发式算法以及设计成熟的求解器,按照一定顺序构建一个解决方案.而随着实际问题复杂度逐渐的增加,这类方法无法于在线求解方...展开更多 Combinatorial optimization problems are widespread in all areas of ...
摘要 组合最优化问题(COP)的求解方法已经渗透到人工智能、运筹学等众多领域。随着数据规模的不断增大、问题更新速度的变快,运用传统方法求解COP问题在速度、精度、泛化能力等方面受到很大冲击。近年来,强化学习(RL)在无人驾驶、...展开更多 The solution methods for combinatorial optimization problem(COP)have ...
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...
组合优化在航空航天、交通规划以及经济学等众多学科领域中有广泛应用,其目标是在有限集中寻找最优解。然而状态空间过大的问题让目前组合优化变得棘手。在过去的几年中,使用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)解决组合优化问题受到广泛关注。然而,现有的方法有两大缺点: ...