#double_dqn — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #double_dqn, aggregated by home.social.
-
Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?
С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.
https://habr.com/ru/articles/1013720/
#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение
-
Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?
С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.
https://habr.com/ru/articles/1013720/
#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение
-
Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?
С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.
https://habr.com/ru/articles/1013720/
#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение
-
Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?
С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.
https://habr.com/ru/articles/1013720/
#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение