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...
Pointer Networks是Google提出的一种基于NLP中Sequence-to-sequence模型改进的架构,专为解决组合优化问题(如旅行商问题TSP)设计。其思路是通过神经网络编码节点特征,并利用attention机制解码输出。结合强化学习后,PN能够通过策略搜索对路径进行动态规划。 💡 Transformer + 强化学习求解路径优化问题 最近的研究将Transformer与...
但是当前深度学习或者深度强化学习求解组合优化问题局限于一些简单的场景,而且训练好的模型可扩展性差,在实际运用中还有待商榷。如有相关研究的同学,可以一起交流一下。个人github:jingw2 - Overview 四. 总结 关于深度学习和强化学习求解组合优化问题的研究目前还处于一个探索阶段,必须承认的是目前的这些研究思路比...
深度强化学习:根据当前环境做动作选择,并根据动作反馈不断调整自身的策略 组合优化:在离散决策空间内进行决策变量的最优选择 组合优化“选择决策变量”与深度强化学习的“动作选择”很相似 优势:DRL“离线训练、在线决策”的特性可以解决组合优化中的“实时求解”问题 ...
深度学习和强化学习可以用于解决旅行商问题,该问题是组合优化中最经典的问题之一。通过构建神经网络模型,模型可以学习到如何有效地规划路径,从而实现优异解。 二、库存管理 在库存管理中,深度学习和强化学习可以用于预测需求,并据此制定优异的库存策略,以减少库存成本并提高服务水平。 三、工作调度 在生产和...
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...
深度强化学习则是一种通过智能体与环境不断交互、学习来获取最优策略的方法。它将组合优化问题转化为一个序贯决策过程,智能体在每一步根据当前状态做出决策,并从环境中获得奖励反馈,然后通过不断调整策略来最大化累积奖励。以车辆路径规划问题为例,智能体可以是负责规划车辆行驶路径的决策者,环境则包括城市地图、客户...
1. 利用图注意网络(GATs)对机器人级RGs进行建模和学习，该RGs由每个机器人与其他机器人、目标和障碍物...
一方面深度强化学习确实利用深度学习领域技术实现了未知状态下行为的预测，另一方面车间调度一直是悬而未决的...
一、深度强化学习介绍 深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法,它通过构建一个能够模拟智能体与环境交互的模型,以获得最大化累积奖励的策略。深度强化学习的核心思想是通过不断试错和反馈来学习最佳决策策略。 二、组合优化问题的挑战 组合优化问题是一类具有多个变量和限制条件的优化问题,例如旅行商问题、任...