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。 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
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...
多位学者开发了新的奖励函数以提高DRL的投资组合优化性能:Wu等人研究了使用自定义夏普比率奖励函数(年回报率/年化回报标准差)的台湾股票市场投资组合。然而,他们的研究没有具体说明所实施的底层RL算法。Almahdi等人将Calmar比率作为奖励函数的优化目标,将其与递归强化学习(RRL)整合,这是一种PG算法的衍生算法,用于优化...
我们在第6节以图强化学习作为解决图上组合优化问题的统一范式的讨论来结束本文。 图结构优化在机器学习(ML)处理典型图组合优化问题的工作中,一个共有的特点是它们通常不涉及对图的拓扑结构进行改变。具体来说,需要在假设网络结构保持固定的情况下找到解决方案。学习构建图或修改其结构以优化给定目标函数的问题在ML文献...
优化优化器的优化器 Learning to optimize,惊讶于它在解组合优化问题上有优势。 想要看公式,可以阅读与之相关 3 篇论文有: Learning to Optimize(伯克利 ICML) Learning to Optimize Neural Nets(对上一篇论文做了很小的补充) Learning to Optimize: A Primer and A Benchmark ...
提出FEM算法,基于统计物理自由能最小化与机器学习自动微分和梯度优化,统一框架求解各类组合优化问题。 利用副本对称性破缺思想,通过多副本平均场自由能探索,有效寻找最优解,提升算法性能。 能处理多种复杂组合优化问题,包括具有多值状态和高阶相互作用的问题,适用性广。
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...
深度强化学习在组合优化问题中的应用主要体现在两个方面:优化策略的学习和启发式算法的改进。 1.优化策略的学习 传统的组合优化算法通常基于启发式规则或者数学模型来进行决策,但在实际问题中,往往难以找到确定的模型或规则。而深度强化学习通过让智能体与环境进行交互,可以自动学习到一种最优的策略。例如,在旅行商问题...
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...
资源分配是网络通信领域典型的组合优化问题之一，也是一个混合型问题。资源分配是指将有限的CPU、内存、带宽等资源分配给不同的用户或者任务需求，在如今网络通信需求高度多样化、复杂化的环境下，充分优化利用服务资源、维持通信网络高效率运作，是能够提升用户体验的非常重要的问题。生产制造领域 生产制造领域存在大量组合...