本文将对强化学习求解组合最优化问题的研究进行深入综述。 强化学习概述 强化学习是一种机器学习的方法,通过试错的方式学习如何做出决策以最大化累积奖励。在一个强化学习系统中,有一个智能体(agent)与环境(environment)进行交互,通过观察环境的状态和奖励信号来学习,目标是使智能体能够学会在给定环境下做出最佳决策。
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,工业自动化等领域的广泛应用,显示出强大的决策力和学习能力,故而诸多研究者 尝试使用 RL 求解...
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
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,工业自动化等领域的广泛应用,显示出强大的决策力和学习能力,故而诸多研究者尝试使用RL求解COP问题,为...
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 ...
近年来,强化学习(RL)在无人驾驶、工业自动化等领域的广泛应用,显示出强大的决策力和学习能力,故而诸多研究者尝试使用RL求解COP问题,为求解此类问题提供了一种全新的方法。首先简要梳理常见的COP问题及其RL的基本原理;其次阐述RL求解COP问题的难点,分析RL应用于组合最优化(CO)领域的优势,对RL与COP问题结合的原理进行...