1.(DOL)多目标深度强化学习多目标强化学习我们提出了深度乐观线性支持学习(DOL)来解决高维多目标决策问题,其中目标的相对重要性是先验未知的。DOL 使用来自高维输入的特征,计算包含目标凸组合的所有潜在最优解的凸覆盖集。据我们所知,这是深度强化学习首次成功学习多目标策略。此外,我们还提供了一个带有两个实验的测试平台,作为深度多目标强化学习的基准。 https://blog.csdn.net/wq6qeg88/article/details/136811284

2.强化学习实现多目标优化代码实现多目标优化强化学习实现多目标优化代码实现 多目标 优化 多目标遗传算法 (本文中是NSGA-II) 其实该种算法较为取巧 多目标问题难点在于需要让多个目标尽可能处于最优解,不像传统的优化算法一样,用一个目标函数的值是否符合需求即可。 多个目标的情况下衡量是否最优属于向量优化问题,需要比较向量件的大小。https://blog.51cto.com/u_16099270/10886223

3.多目标的强化学习教程两篇均有代码腾讯云开发者社区多目标的强化学习教程-两篇均有代码 1 https://flyyufelix.github.io/2017/11/17/direct-future-prediction.html 有代码 Direct Future Prediction - Supervised Learning for Reinforcement Learning 2 原文https://www.oreilly.com/ideas/reinforcement-learning-for-complex-goals-using-tensorflow,https://cloud.tencent.com/developer/article/1160652

4.融合强化学习的多目标路径规划在现实世界中, 移动机器人需要在考虑多个目标的情况下进行路径规划, 如最短路径、最小能耗、最大效率等. 多目标强化学习算法, 例如NSGA-II和SPEA2等的应用, 使得机器人能够在不同目标之间进行权衡和优化. 现实环境中的路径规划在某些情况下, 机器人可能处于部分可观测环境中, 即无法直接观测到完整的状态信息. https://c-s-a.org.cn/html/2024/3/9418.html

5.云环境下基于强化学习的多目标任务调度算法期刊云环境下基于强化学习的多目标任务调度算法 童钊1 邓小妹2 陈洪剑 梅晶 叶锋 1.湖南师范大学 信息科学与工程学院,长沙,4100122.高性能计算与随机信息处理省部共建教育部重点实验室湖南师范大学 ,长沙,410012 在线阅读 下载 引用 收藏 分享 打印 摘要:针对云计算环境下的多目标任务调度问题,提出一种新的基于Q学习https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/xxwxjsjxt202002010

6.面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA封硕等[14]将支持强化学习RNSGA-Ⅱ算法应用于无人机多目标三维航迹规划规划问题,通过动态优化种群间迁徙参数保持种群多样性,提高了收敛速度和收敛精度,但遗传操作方式单一减小了局部搜索空间。 根据上述研究内容的优势与不足,提出一种基于强化学习的改进NSGA-Ⅱ算法用于求解多目标柔性车间调度问题。首先,根据性别判定法http://qks.cqu.edu.cn/html/cqdxzrcn/2022/10/20221010.htm

7.[多智能体强化学习笔记]CM3:合作式多目标多阶段多智能体强化学习为了应对这两个挑战,我们将问题重组为一个新的两阶段问题,在学习多智能体合作之前先学习单智能体目标的实现,并推导出一个新的多目标多智能体策略梯度,该梯度具有局部信用分配的信用函数。 完整的体系结构称为CM3,在三个具有挑战性的多目标多智能体问题上,其学习速度明显快于现有算法的直接适应:困难编队中的合作导航https://zhuanlan.zhihu.com/p/451200587

8.一种基于约束多目标深度强化学习的挥发窑温度场优化方法.pdf一种基于约束多目标深度强化学习的挥发窑温度场优化方法.pdf,本发明涉及挥发窑温度场优化技术领域,具体公开了一种基于约束多目标深度强化学习的挥发窑温度场优化方法,包括以下步骤:步骤S1,以挥发窑的温度场作为决策变量,锌回收率、碳排放量作为优化目标,并考虑过程约https://max.book118.com/html/2023/1216/8143112042006016.shtm

9.基于强化学习的无人机灾后救援路径规划模型与方法研究而且,针对无人机多目标侦查路径规划问题,现有智能优化规划方法往往属于离线规划,当环境信息发生变化时需重新规划。这使得无人机需依赖高层统筹决策完成侦查任务,降低了无人机自主决策与适应环境能力。针对环境难建模与策略难适应问题,本文基于强化学习研究面向多目标(受灾点)侦查任务的无人机路径规划问题。针对受灾范围小https://wap.cnki.net/lunwen-1023421750.html

10.多目标排序在快手短视频推荐中的实践多目标精排:从手工融合到Learn To Rank 复杂多目标:Ensemble Sort和在线自动调参 重排序:Listwise、强化学习和端上重排序 总结和展望 01 快手短视频推荐场景介绍 1. 关于快手 快手主要的流量形态 有4个页面: ① 发现页:致力于让用户看见更大的世界,分为单列和双列两种形态。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1603183032&efid=T7RIoRo14AcJUC_PIXWVhA

11.最新调查报告在调查中我们发现,中学生由于个人的学习基础、教育价值观和对未来的期望等方面的差异,使他们的学习需求具有纵向多层次和横向多目标的特点。学习需求的纵向多层次是指学生对所学知识的深度要求不一。高中毕业后准备就业的学生,只要求掌握基础知识;准备考高职或艺术类院校的学生,要求课程教学难易适度、学业成绩达中等水平https://www.unjs.com/fanwenwang/dcbg/20221231132953_6181799.html

12.基础教育调研报告(通用13篇)在调查中我们发现,中学生由于个人的学习基础、教育价值观和对未来的期望等方面的差异,使他们的学习需求具有纵向多层次和横向多目标的特点。 3、学习目的明确,但具有主观性和不协调性 对学生的问卷调查表明,89%的学生具有明确的学习目的。但是,通过对调查问卷的对比分析和对学生本人的考察,我发现,学生的学习目的具有严https://www.yjbys.com/diaoyanbaogao/3046209.html

13.新书出版!《强化学习:前沿算法与应用》机器之心强化学习近年来在广度和深度上均获得了快速发展,逐渐成为相关研究和开发人员需要学习和了解的必备知识之一。本书从经典强化学习出发深入浅出地介绍了模型学习、探索与利用、多目标学习、层次化学习、技能学习等算法,并衍生出一些新兴的研究领域如使用离线学习、表示学习元学习等提升算法的高效性和泛化能力。此外,结合智能https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-07-10-6

14.基于帕累托优化的多目标强化学习方法和装置此外,为实现上述目的,本发明还提出一种计算机设备,所述计算机设备包括:存储器,处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于帕累托优化的多目标强化学习程序,所述基于帕累托优化的多目标强化学习程序配置为实现如上文所述的基于帕累托优化的多目标强化学习方法。 https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202210282413.html