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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...

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