强化学习
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案例介绍
对全自动生产流水线中的组合优化问题进行建模，通过强化学习 PPO 算法学习最优策略提升调度性
能，与传统优化算法相比效能提升 10%左右；
研究适用于异构问题的混合整数线性规划模型，提出一种基于 Transformer 的机器学习方法加速分支
定界的求解过程，并在公开数据集上进行了验证。
已录用一篇 EI 检索会议论文（一作）DDCLS 2020 和一篇 CCF A 类期刊（二作）Knowledge based
Systems。
能，与传统优化算法相比效能提升 10%左右；
研究适用于异构问题的混合整数线性规划模型，提出一种基于 Transformer 的机器学习方法加速分支
定界的求解过程，并在公开数据集上进行了验证。
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对全自动生产流水线中的组合优化问题进行建模，通过强化学习 PPO 算法学习最优策略提升调度性
能，与传统优化算法相比效能提升 10%左右；
研究适用于异构问题的混合整数线性规划模型，提出一种基于 Transformer 的机器学习方法加速分支
定界的求解过程，并在公开数据集上进行了验证。
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