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玛丽亚姆·卡里米·马马汗;默罕默德·穆罕默德;巴斯蒂安·帕斯德罗普;帕特里克·梅耶

学习元神经选择算子：将Q学习集成到置换flowshop调度问题的迭代贪婪算法中。 （英语） Zbl 07594703号

欧洲药典。物件。 304，编号3，1296-1330（2023）.
摘要：本文旨在将机器学习技术集成到元神经系统中，以解决组合优化问题。具体来说，我们的研究开发了一种新的基于强化学习的高效迭代贪婪算法。所提出的算法的主要新颖之处在于其新的扰动机制，该机制结合了Q学习来在搜索过程中选择适当的扰动算子。通过对置换flowshop调度问题的应用，在大量基准实例上进行了全面的计算实验，以评估该算法的性能。该评估是针对迭代贪婪算法的非学习版本和文献中的七种最新算法进行的。实验结果和统计分析表明，该算法在优化间隙、收敛速度和计算开销方面具有更好的性能。

引用于2文件

MSC公司：

900亿 运筹学与管理科学

关键词：

组合优化;迭代贪婪元启发式;强化学习;Q学习算法;置换flowshop调度问题

软件：

PRMLT公司;埃米莉
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\textit{M.Karimi-Mamaghan}等人，《欧洲药典》。第304号决议，第3号，1296--1330（2023；Zbl 07594703）
全文： 内政部

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