Detta dokument presenterar ett ramverk för att hantera kombinatoriska optimeringsproblem med hjälp av neurala nätverk och förstärka lärande. Vi fokuserar på den resande säljare problem (TSP) och träna en återkommande neurala nätverk som, med tanke på en uppsättning av stadens koordinater, förutspår en fördelning över olika stad permutationer. Genom att använda negativ turlängd som belöningssignal optimerar vi parametrarna för det återkommande neurala nätverket med hjälp av en policygradientmetod. Vi jämför att lära sig nätverksparametrarna på en uppsättning av utbildningsgrafer mot att lära dem på individuella testgrafer. Trots den beräknade kostnaden, utan mycket ingenjörskonst och heuristisk design, Neural Combinatorial Optimization uppnår nära till optimala resultat på 2D Euclidean grafer med upp till 100 noder. Tillämpas på KnapSack, en annan NP-hård problem, samma metod får optimala lösningar för fall med upp till 200 objekt.
REF överväga kombinatoriska optimeringsproblem med RL, visar resultat på TSP och Knapsack problemet.
Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}