【摘 要】
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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(n3);IDAR算法在DAR的基础上引入迭代机制,算法时间复杂度是O(n4),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
【机 构】
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三峡大学 计算机与信息学院,湖北 宜昌443002
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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(n3);IDAR算法在DAR的基础上引入迭代机制,算法时间复杂度是O(n4),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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