بهینه سازی با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-Based Optimization)، در ریاضیات (Mathematics)

انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :

بهینه سازی با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-Based Optimization) :

📌 معرفی

بهینه سازی با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-Based Optimization) به استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی (RL) برای حل مسائل بهینه سازی اشاره دارد. در این رویکرد، یک عامل (Agent) با تعامل با محیط (مسئله بهینه سازی) و دریافت پاداش (Reward) یاد می گیرد که دنباله ای از اقدامات (Actions) را انتخاب کند که منجر به یافتن جواب های بهتر شود.

🔧 کاربردها

مسائل ترکیبیاتی: مانند مسیریابی وسایل نقلیه (VRP)، زمان بندی کارها، و مسئله فروشنده دوره کار (TSP). در اینجا، عامل یاد می گیرد که چگونه یک جواب (مثلا یک مسیر) را به صورت گام به گام بسازد.

تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning): عامل یاد می گیرد که چگونه فراپارامترهای یک الگوریتم یادگیری ماشین را تنظیم کند.

بهینه سازی پویا (Dynamic Optimization): مسائلی که محیط در طول زمان تغییر می کند.

طراحی معماری شبکه عصبی (Neural Architecture Search - NAS).