利用机器学习提高优化范围：决策图遇上深度强化学习

AAAISep, 2018

利用机器学习提高优化范围：决策图遇上深度强化学习

Improving Optimization Bounds using Machine Learning: Decision Diagrams meet Deep Reinforcement Learning

Quentin Cappart, Emmanuel Goutierre, David Bergman, Louis-Martin Rousseau

TL;DR本文提出一种基于深度强化学习的通用方法，用于优化决策图的变量排序以获得更紧密的上下界，进而直接通过泛化的边界机制提高组合优化问题的解决效率。在两个具体应用中，作者证明了该方法能够显著提高上下界的效果。

Abstract

Finding tight bounds on the optimal solution is a critical element of practical solution methods for discrete optimization problems. In the last decade, decision diagrams (DDs) have brought a new perspective on obtaining upper and lower bounds that can be significantly better than clas

decision diagrams deep reinforcement learning combinatorial optimization bounding mechanisms variable ordering

发现论文，激发创造

MORBDD：多目标受限二进制决策图的稀疏学习

通过机器学习方法，本研究使用二进制决策图在多准则决策中精确求解多目标整数线性规划问题，发现适用于单目标问题的局限二进制决策图可通过 ML 方法进行改进，产生具有优秀近似精度且规模较小的稀疏解。

Mar, 2024

IBMDP 中决策树策略学习的演员 - 评论算法的局限性

AI 模型的可解释性使用户能够建立对这些 AI 的信任。我们展示了通过深度强化学习学习决策树的一个方法，从而通过透明地显示输入的关键特征来实现模型的解释性。

Sep, 2023

使用强化学习的受限组合优化

本文提出一个深度强化学习的框架来解决受限的组合优化问题，将受约束的组合问题定义为完全可观的受约束马尔可夫决策过程（CMDP），并提出从不满足的约束产生惩罚信号，以推断作为启发式算法的策略。通过对约束工厂和资源分配问题进行的实验表明，本文的提议对于比较经典的启发式算法、元启发式算法和约束编程（CP）求解器来说，能更快地求得答案。

Jun, 2020

基于排序的强化学习因果探索

本篇研究提出了一种新颖的基于强化学习 (RL) 的因果推断方法，通过将 RL 合并到基于排序的模式中，并通过一个编码器 - 解码器架构实现排序生成过程，并最终使用 RL 优化所提出的模型来处理生成的排序，以获得最终的因果图。在合成和真实数据集上的实验结果表明，所提出的方法比现有的 RL-based 方法具有更好的性能。

May, 2021

学习最大独立集的推迟策略

本文提出了一种称为学习何时推迟（LwD）的新型深度强化学习算法，将其应用于最大独立集（MIS）问题，展示出在处理大规模图形时比当前先进的 DRL 方案更具有优势。

Jun, 2020

可识别 MDP 赌博结构的问题相关性强化学习界限

本文研究通过强化学习算法让智能体在不确定性情况下进行最优决策。作者比较了常见的上下文决策框架和马尔可夫决策过程，并发现使用近期提出的针对马尔可夫决策过程的强化学习算法会在使用上下文决策框架的情况下获得最佳的表现。

Nov, 2019

强化学习的组合探索优化

在解决复杂优化问题方面，探索式组合优化（ECO-DQN）通过连续改进解决方案，从而有效地学习有效的启发式方法来解决图上的组合优化问题，并在最大割问题上展示了最先进的强化学习性能。

Sep, 2019

使用黑盒强化学习实现分类树的最佳可解释性与性能平衡

该论文研究了一种新的 Reinforcement Learning (RL) 框架，证明了只需要解决一个完全可观测的问题就能学习到一个优化可解释性 - 性能平衡的决策树。

Apr, 2023

精确组合优化的深度强化学习：学习分支

本文提出一种基于强化学习的方法用于解决组合优化中的数据标记和推理延迟问题，并使用蒙特卡罗树搜索和价值网络提高策略网络的性能表现。作者在四种不同类别的组合优化问题上进行了评估，结果表明该方法相较于现有机器学习和启发式方法有更优的性能表现。

Jun, 2022

将数据决策流程融合：面向决策的组合优化学习

通过深度学习将机器学习模型与优化算法直接结合，实现决策为导向的学习，从而在解决组合优化问题时取得更好的性能和决策效果。

Sep, 2018