实际上,这种组合一直是个前沿且相当热门的研究领域,最近在顶会Neurips上已经看见了不少新的突破性成果,比如一种群体强化学习方法Poppy,在四个NP难题上都实现了SOTA,另外还有一种基于GNN的强化学习方法,在解决组合优化问题上参数量减少了83%,同时保持高性能。 所以对于组合优化领域的论文er来说,+强化学习真的是一大创...
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...
本文将探讨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。🔍 强化学习与组合优化的结合方法 强化学习在处理组合优化问题时,通常将问题建模为一个多阶段决策过程,类似于动态规划问题。考虑一个一般的组合优化问题,其可行解集合为 X,目标函数为 f。假设每个解 x 包含 n 个单元(例如,TSP...
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...
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) ...
强化学习中的组合优化 这一节课讲解了 vertex cover 的 2 - 近似算法与 unrelated parallel machine scheduling 的 2 - 近似算法。 Vertex Cover 来看一些 vertex cover 的近似算法。 近似算法 1 算法描述:将度数最大的点 $u$ 选入答案集合,并将 $u$ 与端点包含 $u$ 的边都删去。重复这个过程,直到所有边...
如AlphaGo,使用强化学习解决复杂的策略游戏问题。🔗 结合深度学习和强化学习: 在某些组合优化问题中,深度学习和强化学习被结合起来使用。深度学习用于提取复杂特征和模式,而强化学习则用于做出序列决策。这种结合在诸如自动化贸易、复杂系统仿真和控制等领域表现出色。0...
本综述的目标是提出一个统一框架,我们称之为图强化学习(Graph RL),用于处理图上的决策问题。我们将综合可以在这个新兴范式的背景下解释的各种方法。我们将讨论几个组合优化问题,重点是那些通常不知道有效、高性能算法的非典型问题。事实上,最近的综述关注的是应用RL解决典型问题的作品,我们使用“典型问题”这一术语来...
快速学会登上CCF-A的热门组合 这种组合一直是个前沿且相当热门的研究领域,最近在顶会Neurips上已经看见了不少新的突破性成果,比如一种群体强化学习方法Poppy,在四个NP难题上都实现了SOTA,另外还有一种基于GNN的强化学习方法,在解决组合优化问题上参数量减少了83%,同时保持高性能。#深度学习 #机器学习 #动态特征融合...
强化学习是一种机器学习方法,通过与环境的交互来训练智能体,使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。其目标是通过试错学习(trial-and-error)找到最优策略,使得在长时间内累积的奖励最大化。在强化学习中,智能体(Agent)通过与环境的互动不断学习,通过奖励和惩罚来调整其策略,以便在长期内获得最大回报。