Nov, 2023

利用潜在空间搜索的组合优化与策略适应

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TL;DR使用强化学习构建基于启发式方法的优化算法，通过预训练具有多样性的策略分布来优化搜索过程，在三个经典问题上实现了更好的性能和泛化能力。
combinatorial optimizationreinforcement learningheuristicssearch proceduresbenchmarking tasks
发现论文，激发创造
  • 结合强化学习和约束编程用于组合优化

    本文介绍了一种基于深度强化学习和约束编程的混合算法，应用于复杂的组合优化问题，并在实验中成功运用于旅行商问题和投资组合优化问题，表现优于单独的深度强化学习和约束编程算法，同时也达到了与工业级求解器相竞争的水平。

    Jun, 2020

  • 组合优化的强化学习：一项调查研究

    本文综述了近期在强化学习领域中在解决组合优化问题方面的进展，包含了 RL 框架与传统算法的比较以及各方法解决不同问题的时间线，结果表明基于 RL 的模型成为解决组合问题的方向值得期待。

    Mar, 2020

  • 基于人群的组合优化强化学习

    通过引入基于 Population 的强化学习思想，由于其在最大化性能时尚未预定义特定的多样性，证明了该方法产生一组互补的策略，并在三个著名的 NP-hard 问题上获得最新的强化学习结果：旅行推销员问题 (TSP)，分配式车辆路径规划问题 (CVRP) 和 01 背包问题 (KP)。在特定的 TSP 问题上，其超过先前的最先进技术，将最优性差距分为 5 个，同时缩短了推理时间超过一个数量级。

    Oct, 2022

  • 组合动作空间中的高效规划及其在合作多智能体强化学习中的应用

    本篇研究论文是关于如何在具有组合行动空间的多智能体强化学习中，通过访问 argmax oracle 并建立在线模拟和线性函数逼近的最小要求，提出了一种高效的算法，以在所有相关问题参数的多项式计算和查询复杂度内实现计划。

    Feb, 2023

  • 强化学习求解 NP-hard 问题：以 CVRP 为例

    本文研究使用强化学习解决一种典型的组合优化问题：车辆路径问题，将其形式化为强化学习框架，并在基准实例上比较了两种最有前途的强化学习方法与传统求解技术。研究发现，与传统求解器相比，强化学习算法具有许多优点，尤其是在解决更复杂的组合优化问题以及加速问题求解方面。

    Jan, 2022

  • 离线强化学习中的潜在扩散推理

    该论文介绍了一种离线强化学习的方法，使用压缩的潜在技能建模支援轨迹序列，避免外推错误，并通过批量约束来学习 Q 函数。该方法通过学习的时间抽象潜在空间在离线强化学习任务中编码了更丰富的任务特定信息，改进了信用分配，并促进了更快的奖励传播。该方法在 D4RL 基准测试中表现出最先进的性能，特别擅长长期，稀疏奖励任务。

    Sep, 2023

  • 强化学习驱动的启发式优化

    本文介绍了一种使用强化学习初值方法框架来改善启发式算法的初始解决方案的方法，并在 NP 完全的装箱问题上的实验中展示了 RLHO 方法比我们的基线表现更好。

    Jun, 2019

  • 记忆增强型神经求解器在组合优化中的高效自适应

    MEMENTO 是一种基于记忆的强化学习方法，可以在推理时间动态更新行动分布，提高神经求解器的适应性和性能。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于模型的强化学习通过潜空间配置

    该研究使用学习的潜在状态空间模型，结合目测模型强化学习方法，提出了一种优化潜在状态轨迹的 LatCo 方法，来解决长时程、奖励稀疏的任务。通过序列规划，相比于之前使用的射击方法，该方法在历经时间过程中的效果更好。

    Jun, 2021