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第一篇 该篇论文提出了一种称为深增强ALNSDR-ALNS的方法它利用DRL选择最有效的破坏和修复运营商配置破坏严重性参数施加在破坏算子上并设置ALNS框架内的验收标准值。DRL在每次搜索迭代时配置ALNS。与其他基于DRL的针对特定的优化问题的方法这篇论文的目标是以一种概括的方式利用DRL。
为了实现这一点该方法除了定义的破坏算子和修复算子不依赖于任何特定于问题的信息。下图提供了用于DR-ALNS的伪代码和训练算法。
在该方法中学习选择破坏和修复策略配置破坏度并在自适应大邻域搜索过程的每次迭代中设置验收标准参数。 将这个学习问题建模为一个连续的决策过程在这个过程中代理人通过采取行动和观察结果与环境进行交互。该过程使用称为马尔可夫决策过程MDP的数学框架来建模其表示为元组SARP。
状态空间S为DRL代理提供了所需的信息用于在搜索迭代期间做出明智的决策以选择最佳的可能动作。为了实现这一点我们将S表示为包含7个问题不可知特征的一维向量如表1所示。这些特征为代理提供了关于搜索过程的相关信息
包括 当前解决方案是否是迄今为止找到的最佳解决方案 最佳解决方案最近是否已被改进 当前解决方案最近是否已被接受 新的当前解决方案是否是新的最佳解决方案 与最佳解决方案的成本差异百分比 未改进最佳解决方案的迭代次数 剩余搜索预算百分比 动作空间A由破坏算子选择、修复算子选择、破坏度配置、验收标准参数设置四个动作空间组成。在每个时间步DRL代理必须为每个空间选择一个操作。
不是选择一组动作而是选择单个动作
奖励函数
状态转移函数P是由DRL主体通过与环境交互来学习的因为主体没有关于它的先验知识。通过以这种方式制定MDP我们为DRL主体提供了一个问题不可知的环境来学习如何选择动作。这意味着状态空间S和奖励函数R不依赖于任何特定于问题的信息。为了使用该方法实践者只需要定义破坏“和修复”算子然后使用它们在MDP中创建动作空间A。
不是选择一组动作而是选择单个动作 没读懂…
摘要中写 .ALNS在搜索过程中自适应地选择各种算法利用它们的优势为优化问题找到好的解决方案。然而ALNS的有效性取决于其选择和验收参数的适当配置。为了解决这一限制我们提出了一种深度强化学习DRL方法该方法在搜索过程中选择算法、调整参数并控制接受标准。 ALNS的壳DRL的芯
所提出的方法的目的基于搜索状态学习如何配置ALNS的下一次迭代以获得良好的解决方案的基础优化问题。
第二篇 这个是根据表现选择算法对儿 该框架使用深度强化学习Deep RL作为ALNS自适应层的替代方案与仅考虑搜索引擎的过去性能以用于未来选择的自适应层不同深度RL代理能够考虑来自搜索过程的附加信息例如迭代之间目标值的差异以做出更好的决策。这是由于深度学习方法的表示能力和深度RL代理的决策能力可以学习适应不同的问题和实例特征。
常见的算子也给改了 状态空间 动作空间就是选择启发式
奖励函数 5310 这两篇的训练方法都是PPO
