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...
全部论文+开源代码需要的同学关注“学姐带你玩AI”公号(不懂的看我主页签名),那边回复“强化组合”获取。 Graph Q-Learning for Combinatorial Optimization 方法:论文是关于使用GNNs和强化学习(RL)来解决组合优化问题的,作者提出了一种方法,将组合优化问题表示为图序列,并使用强化学习来寻找有前景的解决方案。实验证明...
Yoshua Bengio等人在EJOR上提出了三种将机器学习应用于组合优化的范式: 💡 端到端机器学习(End-to-end ML for CO):这种方法通过端到端的方式直接求解组合优化问题,避免了传统优化算法中的设计与迭代问题。它能够快速学习问题的共性特征,适合实时优化场景,如打车调度等。 💡 集成机器学习到运筹优化方法(Learning m...
🎲 游戏理论和策略游戏: 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 0 发表评论 发表 作者最...
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...
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...
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...
🚀 自2010年以来,深度学习在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域带来了革命性的变革。然而,最近的关注点逐渐转向了多模态和组合优化问题的结合。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 ...
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...
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...