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...
强化学习特别擅长处理高维、非线性及具有复杂约束条件的问题,和组合优化可以说是“天生一对”。其自适应性和策略改进能力,可以让它在未知或动态变化的环境中逐步学习到最优策略,在COP求解上远远优于传统方法。 …
求一种把物品分配给机器的方案,使得加工总时长最长的机器,加工总时长最短。 我们很容易写出该问题的优化模型:$$\begin{matrix} \min\limits_{x, t} & t \\ \text{s.t.} & \sum\limits_{i=1}^m x_{i, j} = 1 & \forall j \in \{1, 2, \dots, n\} \\ & \sum\limits_{j=1}^n...
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...
🚀 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 ...
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,...
近年来,机器学习(ML)开始作为解决组合优化问题的有价值工具而兴起,研究人员预计其影响将是革命性的(Bengio et al., 2021; Cappart et al., 2021)。特别是,强化学习(RL)的范式已显示出通过试错发现能够胜过传统精确方法和(元)启发式方法的算法的潜力。一个常见的模式是将感兴趣的问题表达为一个马尔可夫决策过程...
第一篇该方向的论文是 Google 的 Vinyals 大神提出的 Pointer Network,该网络改编自 NLP 领域的 Sequence-to-sequence 模型,由于 S2S 模型是基于一个固定的词库进行输出,即输入的维度与输出不对等(e.g., 输入 10 个词我是基于一个固定的词库(可能是一万个)进行采样输出),对应于组合优化问题需要输出维度随着输入...
用于交通网络,优化信号灯以减少拥堵和提高效率。🎲 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...
在这个问题的一个早期尝试，是在2016年的一篇论文《学习基于图的组合优化算法》，作者训练了一种图形神经网络，称为structure2vec，以贪婪地构建几个硬COP的解决方案，并获得非常好的近似比率（生产成本与最优成本之间的比率） 。基本思想是这样的：问题的状态可以表示为图形，神经网络构建解决方案。在解决方案构建过程...