1. 组合优化问题 组合优化问题(Combinatorial Optimization Problem, COP)是一类在离散状态下求极值的最优化问题,数学模型为: minF(x)s.t.G(x)≥0x∈D 其中x 为决策变量, F(x) 为目标函数, G(x) 为约束条件, D 表示离散的决策空间,为有限个点组成的集合。 组合优化的主要目标是设计出解决这类问题的有...
通过本文的综述,读者可以全面了解机组组合问题的优化方法,为进一步提高电力系统的稳定性和经济性提供理论支持和实践指导。 二、机组组合问题的数学模型 机组组合问题(Unit Commitment Problem, UCP)是电力系统运行中的一个核心问题,其目标是在满足系统负荷需求、系统安全约束以及机组运行约束的前提下,通过优化决策各机组的...
在机组组合问题中,可以通过构建状态转移方程,求解每个状态下的最优解。 遗传算法:遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,通过选择、交叉、变异等操作来产生新的解,并逐步逼近最优解。在机组组合问题中,可以通过编码设备选择和运行时间的组合作为染色体,进行选择、交叉、变异等操作,以找到最优解。 模拟退火:模拟...
组合最优化问题在实际生活中有广泛的应用,如货物调度、路径规划、资源分配等等。 强化学习求解组合最优化问题的方法 1. 基于价值函数的方法 基于价值函数的方法是将组合最优化问题转化为强化学习问题,并通过价值函数来表示状态的价值。常用的方法包括Q-learning算法、Deep Q Network(DQN)等。例如,在路径规划问题中,...
图1. 基于图学习的组合优化总体框架 阶段一:图表示向量学习 图表示向量学习有两种方式。第一种是图嵌入的方式。该方式割裂了阶段一和阶段二。在学习图表示向量时具有独立的损失函数,且损失函数可以与阶段二待解决的组合优化问题无关。第二种是端到端的方式。该方式打通了阶段一和阶段二。在学习图表示向量时没有独...
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。
1、机组组合问题的优化方法综述陈皓勇王锡凡(西安交通大学电力工程系710049西安摘要机组组合问题是编制短期发电计划首先要解决的问题,合理的开停机方案将带来很大的经济效益,由于问题十分复杂,很难找出理论上的最优解,文中介绍了机组组合问题的数学模型,分类综述了从60年代起该问题的主要解法,比较了各种方法的优缺点,并提...
强化学习求解组合最优化问题的研究综述.docx,在实际工程应用中,有一类优化问题需要从集合的所有组合中找出一个最优方案或编排,这类离散空间中的优化问题称为组合最优化问题(com-binatorial optimization problem,COP)[1]。组合最优化(combinatorial optimization,CO)的
推许多解决组合优化问题的传统算法都涉及使用手工构造的启发式算法,这些启发式算法能够依次地构造解决方案。这种启发式方法是由领域专家设计的,且一般由于问题的困难性,这种方法不是最佳的。强化学习(RL)提出了一种很好的选择,使用监督或自我监督的方式训练 agent 来自动搜索这些启发式方法。
帝国竞争算法在组合优化问题上的应用研究综述 rajya [摘要] ICA是一种由帝国竞争激发的社会启发性的优化算法。它由一个初始化群体开始,并通过同 化,位置互换,帝国竞争,以及淘汰来进行优化。它始于一个初始的群体,并且通过几个特 定的步骤高效的对搜索范围进行搜索,并收敛到最优解或者接近最优解。ICA在过程计划方...