Mar, 2022

结合强化学习和最优传输的旅行商问题

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TL;DR利用熵正则化最优传输技术作为深度强化学习网络中的一层，以实现更快速的学习并在端到端训练期间强制执行分配约束和规定，从而对于解决组合优化问题的效率进行优化。
traveling salesman problemcombinatorial optimizationdeep reinforcement learningentropic regularized optimal transportassignment constraints
发现论文，激发创造
  • 通过深度强化学习学习旅行商问题的 2-opt 启发式算法

    本论文使用基于深度加强学习方法的策略梯度算法，通过 2-opt 操作符学习本地搜索启发式，提出了一种可以轻松扩展到更一般 k-opt 移动的策略神经网络，实验结果表明，所学习的策略比之前的具有最先进性能的深度学习方法更快接近最优解。

    Apr, 2020

  • 机器学习中的最优传输近期进展

    本研究综述了 Optimal Transport 在机器学习中的应用，特别关注于监督、无监督、迁移和强化学习领域，并重点介绍了计算 Optimal Transport 的最新发展及其与机器学习实践的相互作用。

    Jun, 2023

  • 深度强化学习与旅行购买问题

    基于深度强化学习的旅行购货问题（TPP）解决方案，通过使用双向图表示 TPP、策略网络逐步构建路线，并通过线性规划获取购货计划，利用元学习策略稳定训练策略网络。在综合合成和标准基准测试上，相较于已有启发式算法，我们的 DRL 方法能够显著提升解决方案质量（降低 40%-90% 的最优性差距），尤其在大型实例上具备高效性。

    Apr, 2024

  • 强化学习的神经组合优化

    本文提出了一种利用神经网络和强化学习解决组合优化问题的框架，特别关注旅行推销员问题和背包问题，证明了该方法在不需要太多工程和启发式设计的情况下在二维欧几里得图上取得接近最优结果，并且可以得到具有多达 200 个项目实例的最优解。

    Nov, 2016

  • 具有鲁棒性保障的安全增强学习的最优传输扰动

    本研究提出了一种基于最优传输成本不确定性集的安全强化学习框架，通过离线学习实现效率高、理论支持强的无需对数据收集过程进行过多假设的具有鲁棒性、安全性能的表现。在真实世界的强化学习套件中证明了该方法的优越性。

    Jan, 2023

  • 学会解决旅行商问题要重新思考泛化

    本文提出了一种神经组合优化方法，将学习算法与模型架构相结合，以实现在训练过程中看不到的更大规模的问题的推广。通过对零样本推广的原理研究，控制实验提供了第一手数据，并提供了深度学习的新方向。

    Jun, 2020

  • 旅行商问题的 Transformer 网络

    本文利用强化学习和 Transformer 结构设计了用于 Traveling Salesman Problem 的新型算法，相较于以往的算法在 TSP50 和 TSP100 上有了更好的表现

    Mar, 2021

  • 最优传输辅助的风险敏感 Q-Learning

    通过将最优输运理论融入 Q-learning 框架，本文提出一种风险敏感的 Q-learning 算法来增强智能体的安全性，以期在优化策略的期望回报的同时，最小化策略的稳态分布与预先定义的风险分布之间的 Wasserstein 距离，从而减少访问危险状态的频率并比传统的 Q-learning 算法更快地趋于稳定的策略。

    Jun, 2024

  • 风险感知强化学习基于最优输运理论

    该论文以最优传输理论（OT）为基础，通过修改目标函数，提出了一种风险感知的强化学习框架，以确保决策的可靠性，并且在最大化预期回报的同时，尊重通过状态访问分布和期望风险配置之间的 OT 距离所规定的风险约束。通过利用 OT 的数学精度，论文提供了一种能够将风险考虑与传统强化学习目标相平衡的公式化方法，通过一系列定理来证明了风险分布、最优值函数和策略行为之间的关系。该研究通过 OT 的视角为强化学习提供了一个有前景的方向，确保奖励追求与风险意识的平衡融合。

    Sep, 2023

  • 多任务强化学习中的知识精炼优化传递

    通过使用 Sinkhorn 映射来替换 Kullback-Leibler 散度，进一步提高多任务强化学习的数据效率，并通过实验证明新增的基于最优传输的奖励可以加速智能体的学习过程，优于多任务学习中的几个基准模型。

    Sep, 2023