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),找一个子集S真包含于V,使得所...
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...
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。 二、强化学习与组合优化的结合方法 强化学习在处理组合优化问题时,通常将问题建模为一...
强化学习是一种通过与环境进行交互、学习最优策略的机器学习方法。在强化学习中,智能体(agent)通过采取行动来影响环境,并根据环境反馈的奖励信号来调整自己的策略,以最大化累积奖励。这种学习方式与组合优化问题的求解思路有一定的相似性,即通过不断尝试和调整来找到最优的解决方案。 强化学习方法在组合优化问题中的应...
从物流配送的路径规划,到生产线上的任务调度,再到通信网络中的资源分配,组合优化问题无处不在,其高效解决对于提高资源利用效率、降低成本以及提升服务质量都有着至关重要的作用。而深度强化学习作为一种新兴的人工智能技术,为解决这些复杂的组合优化问题提供了新的思路和方法。 组合优化问题的本质是在一个有限的解空间...
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...
本文将介绍深度强化学习在组合优化问题中的应用及其优势。 一、深度强化学习简介 深度强化学习是结合了深度学习和强化学习的一种方法,其核心思想是通过让智能体与环境进行交互学习,逐步优化其行为策略以获得最大的累积奖励。深度强化学习的基本框架包括状态表示、动作选择和奖励反馈等部分。 二、深度强化学习在组合优化...
组合优化问题是指在给定约束条件下,通过组合不同的元素来寻找最优解的问题。本文将探讨强化学习方法在组合优化问题中的应用研究。 一、介绍强化学习方法 强化学习是一种通过试错方法从环境中学习的机制。它通过一个智能体(Agent)与环境交互,在每个状态下选择最佳行动,从而获得最大的累积奖励。强化学习具有自动化学习...
例如,在旅行商问题中,智能体可以通过深度强化学习算法学习到一种最优的路径规划策略。在任务调度问题中,深度强化学习可以学习到一种最佳的任务分配策略,以最大化任务完成效率。 四、深度强化学习在组合优化问题中的优势 相比传统的求解方法,深度强化学习在解决组合优化问题方面具有一些独特的优势。首先,深度强化学习可以...
首先答案是：“用MARL求解LSCOP有可行性，但很难带来巨大提升”大规模组合优化问题（Large-scale ...