Optimisation de la sélection des opérateurs d'un algorithme Adaptive Large Neighborhood Search par de l'apprentissage par renforcement profond - Université de Picardie Jules Verne Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Operator selection optimisation of the adaptive large neighborhood search algorithm using deep reinforcement learning

Optimisation de la sélection des opérateurs d'un algorithme Adaptive Large Neighborhood Search par de l'apprentissage par renforcement profond

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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04502678 , version 1 (13-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04502678 , version 1

Citer

Matthieu Fagot, Laure Brisoux Devendeville, Corinne Lucet. Optimisation de la sélection des opérateurs d'un algorithme Adaptive Large Neighborhood Search par de l'apprentissage par renforcement profond. 25 eme Congès Annuel de la Société Francaise de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2024), Mar 2024, Amiens, France. ⟨hal-04502678⟩
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