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,通过状态变化进行组合优化问题的策略选择,以使长期累积的奖励和最大。近年来,该方向已经取得了一系列瞩目的进展,比如多目标优化问题及在线离线组合优化等。故将强化学习应用于组合优化领域具有较大的优势。 强化学习在组合优化领域中的应用越来越多,其在多目标优化、组合优化等方面都有了深入的研究。本次...
总的来说,RL解决CO问题如下: 首先将CO问题重写成MDP的形式(定义state、action、reward);然后搞一个encoder用来将input state和output state encode成向量;然后用RL算法学习encoder的参数(和policy)。 2 Background 2.1 几个组合优化问题 1、MILP 2、TSP 3、Maximum Cut Problem(Max-Cut) 对于一个有向图(V,E),...
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...
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...
强化学习训练（Q-learning）对强化学习不熟的同学可以通过我之前写的Q-learning入门教程进行学习：训练框架...
深度学习和强化学习可以用于解决旅行商问题,该问题是组合优化中最经典的问题之一。通过构建神经网络模型,模型可以学习到如何有效地规划路径,从而实现优异解。 二、库存管理 在库存管理中,深度学习和强化学习可以用于预测需求,并据此制定优异的库存策略,以减少库存成本并提高服务水平。 三、工作调度 在生产和...
强化学习 组合优化 优化组合方案 这次,我绝对不会再做预测了,绝不可能被打脸 一、基本概念: 1、组合最优化:又称为离散最优化通过对数学方法的研究去寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等。可用数学模型表述为: min f(x) s.t. g(x)≥0,
现代强化学习在组合优化问题上的应用综述。一、自2010年以来,深度学习方法对语音识别、图像识别和自然语言处理领域带来了革命性变化。然而,最近的关注点逐渐转向多模态和组合优化问题的结合。本文将讨论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。
深度学习和强化学习可以用于解决旅行商问题,该问题是组合优化中最经典的问题之一。通过构建神经网络模型,模型可以学习到如何有效地规划路径,从而实现优异解。 二、库存管理 在库存管理中,深度学习和强化学习可以用于预测需求,并据此制定优异的库存策略,以减少库存成本并提高服务水平。