概念定义强化学习（Reinforcement Learning，RL），是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法. 强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标（比如取得最大奖励值）. 和深度学习类似，强化学习中的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作并不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的最终监督信息（奖励）得到，并且有一定的延时性.例子：多臂老
获取时间窗口的主要流程在 Sentinel 中，主要是通过 LeapArray 类来实现滑动时间窗口的实现和选择。在 sentinel 的这个获取时间窗口并为时间窗口添加指标的过程中，主要的流程为：根据当前时间选择当前时间应该定位当前时间应该属于的时间窗口 id。根据时间窗口 id 获取时间窗口。这里可能会存在三种情况：时间窗口还未建立，那么将会为此次流量的进入建立一个新的时间窗口返回，并且接下来
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2024-09-05 13:34:43
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训练模型, 让它的输出更接近0.8。当离0.8越大, reward越小, 甚至为负, 那就代表着奖励更少, 惩罚更多。比如现在模型输出是0.5, 那么就会有对应的reward值, 代表正奖惩力度。那么当loss向前传导, step()
更新权重时, 它知道0.5会有惩罚, 但它怎么知道要大于0.5的方向调整, 还是小于0.5的方向调整呢。它其实会对reward = 1.0 - diff * 5这个
前言本篇博客出于学习交流目的，主要是用来记录自己学习多目标优化中遇到的问题和心路历程，方便之后回顾。过程中可能引用其他大牛的博客，文末会给出相应链接，侵删！REMARK：本人纯小白一枚，如有理解错误还望大家能够指出，相互交流。也是第一次以博客的形式记录，文笔烂到自己都看不下去，哈哈哈笔记（二）记录基于Pareto支配的优化算法，在笔记（三）中记录在学习MOEA/D算法（包括对Tchebycheff
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2024-07-08 13:28:42
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【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习结合《深入理解AutoML和AutoDL》这本书中的强化学习的章节总结了基础部分。先导课程：线性代数、概率论、机器学习/数据挖掘/深度学习/模式识别编程基础：Python, PyTorch强化学习在做什么？强化学习和监督学习有很大的区别：监督学习需要提供数据和对应的标签，训练数据和测试数据是独立同分布的，从而进行模式和特征的学习。强化学习不同
”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中，目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数，等式约束函数为仿射函数，并且定义域为凸集的优化问题为约束优化问题 。一、什么是凸优化不严格的说，凸优化就是在标准优化问题的范畴内，要求目标函数和约束函数是凸函数的一类优化问题。二、重要性“凸优化在数学规划领域具
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
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2024-08-27 20:25:26
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分布估计算法解决旅行商问题（TSP）TSP问题（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出。问题描述如下： 有若干个城市，任何两个城市之间的距离都是确定的，现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗
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2024-10-24 06:06:26
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# 使用 PyTorch 强化学习解决回归问题的入门指南
在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 构建一个强化学习模型来解决回归问题。虽然强化学习一般用于处理序列决策问题，但我们可以将其知识应用于回归任务。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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分支界定法1．分枝定界法的思想分枝定界法通过增加附加约束条件，使整数最优解最终成为线性规划的一个极点(顶点)，于是整个问题就可使用单纯形法找到这个整数最优解；对有约束条件的最优化问题（其可行解为有限数）的可行解空间恰当地进行系统搜索，这就是分枝与定界的内容。通常，把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集，称为分枝；并且对每个子集内的解集计算一个目标下界，这称为定界。在每次分枝后，凡是界限不优于已
概述：前言为需要优化的原因，正文为梯度下降/随机梯度下降/小批量随机梯度下降/动量法/AdaGrad和RMSProp算法/AdaDelta算法/Adam算法。前言：需要优化的原因（局部最小值和鞍点）：x=x- η ▽f(x) ：学习率η过大（overshooting）：收敛不了越来越偏离最优值；学习率过小（undershooting）收敛速度过慢，费资源。一、梯度下降、随机梯
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2023-11-16 12:29:36
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优化工具包—无约束非线性优化求解器（fminunc）原创不易，路过的各位大佬请点个赞MATLAB基础代码/室内定位/导航/优化技术探讨：WX: ZB823618313 目录优化工具包—无约束非线性优化求解器（fminunc）一、fminunc总体介绍二、fminunc求解器的具体用法三、举例：最小化多项式四、举例—获取最佳目标函数值五、检查求解过程（options 设置）六、信赖域法实例（fmin
上一篇：动态规划Monte-Carlo RL （MC）蒙特卡洛方法1、为什么要用 Monte-Carlo之前提到，第在RL中DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略的搜索。但是对于强化学习问题传统的DP作用有限，因为它要求有限MDP给出完备的环境描述（model-based），并且计算复杂度极高！所以直接使用DP是很困难的，而MC则是通过平均样本的回报来估计价值函数并寻找最优策略，并且
网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}
原创
2022-05-18 16:43:50
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来源：深入浅出强化学习：原理入门
原创
2022-09-19 10:23:18
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一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。优化难点：超参数优化是组合优化问题评估一组超参数配置的时间代价非常高优化方法：网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g网格搜索grid search：尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。随机搜索：超参数对模型性能影响程度不一样。采用网格搜索会在不
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2024-10-13 12:52:00
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本文概要说明基本思路，名字取得不一定恰当：）启发式搜索算法A* （可参考http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/） 和遗传算法GA分别是精确搜索和近似搜索，两者原理完全不同。但是在研究过程中我发现，它们却有着内在的联系，如数据结构上非常相似，几乎可以一一对应，如下表：前者原理是在一棵搜索树上，通过启发函数“直捣黄龙”，并尽量“砍枝”；后者
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2024-03-26 22:40:32
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原创文章第73篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。今天继续讲backtrader的交易。bt在易用性上确实是下足了功夫，我们先来看一下“极简”的策略开发。01 “基于信号的策略”。它不需要写strategy。直接定义信号即可，信号同自定义指标一样，比如多头信号是 close>sma(30)，退出信号是sma5<sma30。我们只需要给大脑添加这两个信号： #
文章目录前言零、组合优化问题基础1. 定义（1）定义（2）常见问题2. 方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3. 文章架构一、概述1. 神经网络（1）Hopfield 网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3. 深度强化学习DRL（1）端到端方法（2）改进传统方法二、原理1. Pointer Network（1）求解TSP问题（2）Attention机制2. Pointe
?博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据、文章讲解?1 概述多 目标无功优化可在 目标 函数 中兼顾经济性和 电压稳定性，引起了研究人员的广泛关注。与单 目标无功优化 问题 的本质区别在于，多 目标无功优化的解不是唯一的，即不存在使经
