带平衡约束矩形布局优化问题的深度强化学习算法
Deep reinforcement learning algorithm for rectangle layout optimization with equilibrium constraint
三峡大学 计算机与信息学院, 湖北 宜昌 443002
摘要
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。
基金项目
国家自然科学基金—新疆联合基金资助项目(U1703261)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0218
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 146-150
文章编号: 1001-3695(2022)01-026-0146-05
发布历史
[2021-10-08] 优先出版
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
徐义春, 万书振, 董方敏. 带平衡约束矩形布局优化问题的深度强化学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 146-150. (Xu Yichun, Wan Shuzhen, Dong Fangmin. Deep reinforcement learning algorithm for rectangle layout optimization with equilibrium constraint [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 146-150. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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