一个典型的遗传算法与强化学习结合的案例是机器人路径规划。在传统的遗传算法中,机器人的路径规划问题通常被建模为一个优化问题,目标是找到机器人的最优路径。然而,由于路径规划问题通常存在多个局部最优解,传统的遗传算法很容易陷入局部最优解。 为了解决这个问题,研究者们开始将遗传算法与强化学习相结合。他们将机器...
换句话说,粒子群算法是一种群智能搜索算法。这个搜索是由一组随机生成的可能解来完成的。这种可能解的集合称为群,每个可能解都称为粒子。 在粒子群优化算法中,粒子的搜索受到两种学习方式的影响。每一个粒子都在向其他粒子学习,同时也在运动过程中学习自己的经验。向他人学习可以称为社会学习,而从自身经验中学习可...
| 近年来强化学习(RL)在大语言模型训练中突然展现突破性进展,背后可能隐藏着技术路径的质变。从计算资源跃升到算法工程化优化,从数据质量进化到反馈机制革新,每个环节都在突破传统RL的局限性。值得注意的是,DeepSeek等团队通过分层奖励设计,解决了稀疏奖励信号的关键难题,这与早期RLHF单纯依赖人工标注形成本质差异。这种...