用在多目标优化中的强化学习方法: 增强学习(强化学习): Q-learning算法: DQN算法: Actor-Critic算法 Policy-based的算法 A2C算法: PPO算法: 附: 增量学习 迁移学习 机器学习在组合优化的应用 机器学习模型和经典的运筹算法融合是一个具有潜力、方兴未艾的研究方向。 学术界近期已经注意到组合优化模型的稳定性问题,...
方法:论文提出了一种基于深度强化学习的在线算子选择框架,以解决约束多目标优化问题(CMOPs),通过将种群状态视为状态、候选算子视为动作,并以种群状态的改善作为奖励,训练深度Q网络(DQN)以自适应选择最优算子,从而显著提升了多种CMOEAs的性能。 创新点: 提出了一种新的深度强化学习(DRL)模型,用于约束多目标优化问题...
2.4Q-learning扩展：一些研究者通过扩展经典的Q-learning算法，引入多目标优化的思想。例如，使用多个Q值函数来表示不同目标的价值，或者在Q-learning中集成对策略前沿进行搜索的方法。三、未来研究方向 尽管已经取得了一些进展，但强化学习中的多目标优化问题仍然存在挑战。为了进一步推进这一领域的研究，可以考虑以下几...
深度强化学习与多目标优化的结合：近年来，深度强化学习在解决复杂任务上取得了显著的成果。将深度神经网络与多目标优化算法相结合，可以进一步提高强化学习在多目标优化问题上的性能。多目标优化算法的自适应性和可解释性：当前的多目标优化算法往往需要手动调整参数和权重，缺乏自适应性。未来的研究方向是开发具有自适应...
做多目标优化一般由业务驱动,比如电商场景,肯定是希望推出去的东西用户既点击又购买并且下次还来,如果能够点赞收藏分享那就更好了,这里面涉及的优化目标就多了,比如点击率、转化率、收藏等等,在信息流场景也是一样的。 最基础的,优化点击率,提高用户对推荐内容点击率,因为用户如果不点,那更深层次的交互那就别谈了...
图一:一个均值方差最优化案例 对于均值方差最优化来说,标准差被看作是代表风险的指标。在不考虑客户效用曲线的前提下,其最优化目标即使得sharpe比率最大化,即是与前沿相切时的CAL(Capital Allocation Line)线,其切点处的投资组合夏普比率最大。 2. 多目标规划求解 ...
一、多目标优化问题的挑战 在强化学习中，多目标优化问题往往涉及到多个相互竞争或相互依赖的目标指标。例如，在自动驾驶领域，我们希望智能车既能高效地行驶，又能确保安全性和舒适性。然而，这些目标之间存在着冲突和权衡，很难找到一个全局最优解。传统的单目标优化方法无法很好地解决这类问题。二、多目标优化与决策...
强化学习+多目标优化,get到这种思路,发一区TOP就不远了!-人工智能/深度学习/机器学习, 视频播放量 707、弹幕量 4、点赞数 19、投硬币枚数 8、收藏人数 28、转发人数 1, 视频作者 水论文的小师妹, 作者简介 大家好我是小师妹,会在B站上分享各种机器学习、深度学习前沿论
多目标优化的引入,为强化学习提供了新研究方向和应用场景;强化学习则为多目标优化,提供了新的解决思路和方法。具体点说,以往强化学习只关注单一目标的优化,限制了在实际中的运用,而多目标优化的策略也比较有限。当两者结合,便能给我们的论文创新提供诸多机会,比如结合智能交通、医疗健康、金融等领域的数据集,进行微...
强化学习中奖励设计的多目标优化 强化学习是一种通过试错来获取最优行为策略的机器学习方法。在强化学习中,设计有效的奖励函数对于智能体学习良好的策略至关重要。然而,由于现实世界中往往存在多个相互矛盾的目标,如探索和利用、速度和精度等,因此在强化学习中如何设计多目标优化的奖励函数成为了一个挑战。 在强化学习中...