总的来说,RL解决CO问题如下: 首先将CO问题重写成MDP的形式(定义state、action、reward);然后搞一个encoder用来将input state和output state encode成向量;然后用RL算法学习encoder的参数(和policy)。 2 Background 2.1 几个组合优化问题 1、MILP 2、TSP 3、Maximum Cut Problem(Max-Cut) 对于一个有向图(V,E),...
进一步地，用强化学习来解组合优化问题是非常有优势的，强化学习虽然不能把组合优化问题从NP-hard变成P的...
第一篇该方向的论文是google的Vinyals大神提出的Pointer Network,该网络改编与NLP领域的Sequence-to-sequence模型,由于S2S模型是基于一个固定的词库进行输出, 即输入的维度与输出不对等(e.g., 输入10个词我是基于一个固定的词库(可能是一万个)进行采样输出),对应于组合优化问题需要输出维度随着输入维度改变(e.g., ...
深度强化学习在组合优化问题中的应用主要体现在两个方面:优化策略的学习和启发式算法的改进。 1.优化策略的学习 传统的组合优化算法通常基于启发式规则或者数学模型来进行决策,但在实际问题中,往往难以找到确定的模型或规则。而深度强化学习通过让智能体与环境进行交互,可以自动学习到一种最优的策略。例如,在旅行商问题...
从物流配送的路径规划,到生产线上的任务调度,再到通信网络中的资源分配,组合优化问题无处不在,其高效解决对于提高资源利用效率、降低成本以及提升服务质量都有着至关重要的作用。而深度强化学习作为一种新兴的人工智能技术,为解决这些复杂的组合优化问题提供了新的思路和方法。 组合优化问题的本质是在一个有限的解空间...
强化学习方法在组合优化问题中的应用主要体现在以下几个方面。 首先是任务分配问题。假设我们有一组工人和一系列任务,每个任务具有不同的要求和报酬,每个工人具有不同的技能和工作效率。我们可以将工人视为智能体,任务视为环境状态。智能体通过选择接受或拒绝任务来获得奖励。通过不断的学习,智能体能够逐渐掌握最优的任...
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...
组合优化问题是指在给定约束条件下,通过组合不同的元素来寻找最优解的问题。本文将探讨强化学习方法在组合优化问题中的应用研究。 一、介绍强化学习方法 强化学习是一种通过试错方法从环境中学习的机制。它通过一个智能体(Agent)与环境交互,在每个状态下选择最佳行动,从而获得最大的累积奖励。强化学习具有自动化学习...
深度强化学习可以应用于组合优化问题的求解过程中,通过智能体与环境的交互,学习到最佳的决策策略。例如,在旅行商问题中,智能体可以通过深度强化学习算法学习到一种最优的路径规划策略。在任务调度问题中,深度强化学习可以学习到一种最佳的任务分配策略,以最大化任务完成效率。 四、深度强化学习在组合优化问题中的优势 ...
现代强化学习在组合优化问题上的应用综述。一、自2010年以来,深度学习方法对语音识别、图像识别和自然语言处理领域带来了革命性变化。然而,最近的关注点逐渐转向多模态和组合优化问题的结合。本文将讨论强化学习在组合优化领域的应用现状,特别是其在解决NP-hard问题方面的潜力。