基于强化指针网络的TSP问题的求解与优化

论文摘要

旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）是一个典型的NP难问题,它具有重要的理论研究意义和广泛的实际应用价值。首先介绍了TSP问题和深度强化学习的国内外研究现状,然后详细分析了指针网络的原理和设计细节,发现指针网络具有性能不高、训练困难、编码器与输入顺序“看似”相关的缺点,针对其不足对其进行了改进,结合强化学习提出了强化指针网络模型。所提出的模型采用了强化学习的方法对国际上已提出的基于监督学习的指针网络进行优化,解决了训练集获取成本过高等问题,明显提高了模型的准确度。在网络结构中采用了行动者-评论家结构,明显提高了模型的收敛速度。在训练的过程中,采用了经验池离线更新的策略,极大地提高了样本的利用率和算法的可并行性。同时使用了优势函数局部更新策略,提升了算法的稳定性。最后,在TSP问题的标准数据集TSPLIB上对比了强化指针网络和四个当前最优秀的传统算法（基于局部搜索技术）的性能和速度。实验结果和分析表明,强化指针网络在众多算法中具有独特的优势,强化指针网络算法的效果好、响应速度快,同时模型与问题规模无关。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 康康

导师: 何琨

关键词: 指针网络,旅行商问题,深度强化学习,强化指针网络,行动者评论家

来源: 华中科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 华中科技大学

分类号: O224

DOI: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.003346

总页数: 52

文件大小: 1546K

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标签：指针网络论文;  旅行商问题论文;  深度强化学习论文;  强化指针网络论文;  行动者评论家论文;