强化学习求解组合优化问题的研究综述

作     者：张宏立 朱家政 董颖超 ZHANG Hongli;ZHU Jiazheng;DONG Yingchao

作者机构：新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830017 

基　　金：国家自然科学基金“新能源电力系统的随机动力学分析”(52267010),“高寒高海拔环境下的无人机集群电力巡检关键控制问题研究”(62263030) 新疆维吾尔自治区自然科学基金“复杂环境下高维电力系统混合动力学行为分析与控制研究”(2022D01C367),“风电系统混沌振荡识别定位、耦合交互传播机理及抑制策略研究”(2022D01E33) 

出 版 物：《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》 (Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English))

年 卷 期：2023年第40卷第2期

页      码：129-141页

摘      要：组合优化问题广泛的存在于生产实践的各个领域,解决组合优化问题的主要手段通常包括使用由领域专家人工设计的启发式算法以及设计成熟的求解器,按照一定顺序构建一个解决方案.而随着实际问题复杂度逐渐的增加,这类方法无法于在线求解方面取得很好的效果,得到的结果可能往往是次优的.而强化学习给出了一个很好的替代方案,通过对智能体模型的良好训练,迅速地对此类问题进行求解.故回顾了近年来将强化学习框架应用于组合优化问题的研究,对其基本原理、相关方法、应用研究进行总结和综述,并指出未来该方向亟待解决的若干问题.

主 题 词：强化学习 组合优化问题 深度神经网络 指针网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 070105[070105] 0835[0835] 0701[理学-数学类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13568/j.cnki.651094.651316.2023.02.02.0001

馆 藏 号：203121369...