Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars

Speaker:	韩丛英教授，中国科学院大学
Inviter:
Title:	几种组合优化问题的机器学习求解算法研究进展
Language:	Chinese
Time & Venue:	2022.12.18 11:00-12:00 腾讯会议 ID：368 573 111
Abstract:	深度强化学习作为机器学习中的一个重要研究领域，具有离线训练、在线决策的特性，能够有效地克服传统算法难以实现在线求解的缺陷，为组合优化问题的求解提供了一种全新的思路。我们针对组合优化领域中的三个经典问题：数字化的背包问题、结构化的选址与二次指派问题，将具有感知能力的深度学习和具有决策能力的强化学习相结合，提出了端到端模型。设计了符合问题性质的注意力机制，图神经指针网络等，给出了基于深度强化学习的相关求解算法。这些算法分别在人工数据集与公开数据库的数据集上进行了测试，在保证近似解可接受情况下，在问题规模和数据两方面都取得了较好的泛化性，线上测试实例的时间大大缩短，从而提高了在线求解效率。