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...
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...
深度强化学习在解决组合优化问题方面，尤其是路径和调度问题，展现出强大的能力。Yoshua Bengio在EJOR期刊上发表的文章提出三大范式：端到端机器学习用于求解组合优化问题（End-to-end ML for CO）、将机器学习算法与传统运筹优化方法结合、以及强化学习与优化算法相结合。端到端学习方法，如在路径问题上的Po...
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,...
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...
我们研究机器学习和基于因子的投资组合优化。 我们发现，与流行的降维技术相比，基于自编码器神经网络的...
基于策略的强化学习算法 施猛 编辑 施猛: 蒙特·卡罗方法、时间差分等强化学习方法,概括来讲,这些算法的核心思想就是利用参数来近似value或者action-value函数,表达式如下。 不过上述方法在强化学习中都属于基于价值的强化学习方法…阅读全文 赞同10 1 条评论 分享收藏 遗传算法和深度强化学习的结...
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 ...