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深度强化学习作为机器学习中的一个重要研究领域,具有离线训练、在线决策的特性,能够有效地克服传统算法难以实现在线求解的缺陷,为组合优化问题的求解提供了一种全新的思路。我们针对组合优化领域中的三个经典问题:数字化的背包问题、结构化的选址与二次指派问题,将具有感知能力的深度学习和具有决策能力的强化学习相结合,提出了端到端模型。设计了符合问题性质的注意力机制,图神经指针网络等,给出了基于深度强化学习的相关...
非线性期望理论(彭实戈院士原创性成果)是结合概率测度不确定性、BSDE的巧妙构造方法,将概率空间与非线性期望空间结合,从而跳出Kolmogorov的框架,得到的一系列全新理论成果。特别地,最近山东大学非线性概率团队基于多臂老虎机发展了一系列策略极限理论,作为非线性期望理论的重要研究成果。本报告考虑这一原创理论成果的统计科学问题以及提出新的统计机器学习方法,其中包括(1)双臂老虎机下的最优分布和悖论...

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