带平衡约束矩形布局优化问题的深度强化学习算法

徐义春; 万书振; 董方敏

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带平衡约束的矩形布局问题源于卫星舱设备布局设计,属于组合优化问题。深度强化学习利用奖赏机制,通过数据训练实现高性能决策优化。针对布局优化问题,提出一种基于深度强化学习的新算法DAR及其扩展算法IDAR。DAR用指针网络输出定位顺序,再利用定位机制给出布局结果,算法的时间复杂度是O(n^(3));IDAR算法在DAR的基础上引入迭代机制,算法时间复杂度是O(n^(4)),但能给出更好的结果。测试表明DAR算法具有较好的学习能力,用小型布局问题进行求解训练所获得的模型,能有效应用在大型问题上。在两个大规模典型算例的对照实验中,提出算法分别超出和接近目前最优解,具有时间和质量上的优势。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第1期|146-150|共5页
作者
徐义春; 万书振; 董方敏;
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作者单位

三峡大学计算机与信息学院;

湖北宜昌443002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
布局优化问题; 指针网络; 强化学习; 深度学习;

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