为了解决这个问题,西安交通大学的严如强等人使用深度强化学习(DRL)解决了多目标优化问题(MOP),其中包括维护成本和可靠性模型。多个目标的优化涉及采用分解策略,将这些目标合并为统一的单个目标。此外,通过利用基于邻域的参数传输策略加快了训练过程。该方法无缝集成了分解策略、基于邻域的参数传输策略和深度强化学习(DRL),在...
不仅可以使不同目标在统一的输入表征空间下学习，还可以加强对多个task的样本信息利用域融合，提高学习效果...
在给定多个标准的情况下,寻找帕累托最优解的问题也被称为多目标优化。目前已有多种多目标优化算法,其中一种叫多梯度下降算法(MGDA),使用基于梯度的优化,证明了帕累托集合上的点是收敛的(Désidéri,2012)。MGDA 非常时候具有深层网络的多任务学习。它可以用每个任务的梯度解决优化问题来更新共享参数。但有两个技术...
专利摘要显示,一种分布式强化学习的电导率传感器参数优化方法,该方法能解决高性能电导率传感器设计过程面临的多目标参数优化问题;该方法由分布式系统和强化学习组成;通过多个强化学习的智能体对不同的目标函数进行优化,每个智能体之间通过共享参数最优解和最低总损耗来加快强化学习的训练并快速做出最优的策略。分布式强化学...
多目标强化学习算法可以通过在这个非劣解集合中进行搜索和选择来解决多目标优化问题。另一种方法是将多...
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...
of Shapings in Reinforcement Learning”。主要是通过reward shaping和集成的方法来进行多目标的强化学习...
layer ,我们可以在网络中叠加多个 mmoe layer, 实现一些比较复杂的网络来学习一些比较复杂的多目标任务...
或者用多策略，每个策略学习一个目标，在执行的时候融合每个策略给出的action。对于更复杂的问题还有帕累...
或者用多策略，每个策略学习一个目标，在执行的时候融合每个策略给出的action。对于更复杂的问题还有帕累...