Actor-critic框架下的二次指派问题求解方法OA北大核心CSTPCD
二次指派问题(QAP)属于NP-hard组合优化问题,在现实生活中有着广泛应用。目前相对成熟的启发式算法通常以问题为导向来设计定制化算法,缺乏迁移泛化能力。为提供一个统一的QAP求解策略,将QAP问题的流量矩阵及距离矩阵抽象成两个无向完全图并构造相应的关联图,从而将设施和地点的指派任务转化为关联图上的节点选择任务,基于actor-critic框架,提出一种全新的求解算法ACQAP。首先,利用多头注意力机制构造策略网络,处理来自图卷积神经网络的节点…查看全部>>
李雪源;韩丛英
中国科学院大学数学科学学院,北京100049中国科学院大学数学科学学院,北京100049
计算机与自动化
二次指派问题图卷积神经网络深度强化学习多头注意力机制actor-critic算法
《中国科学院大学学报（中英文）》 2024 (2)
P.275-284,10
国家重点研发计划专项(2021YFA1000403)国家自然科学基金(11991022)中国科学院战略性先导科技专项(XDA27000000)资助。
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