作者：张量; 金益进化计算强化学习深度学习
摘要：多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithms,MOEAs)是模仿自然界中生物进化过程而发展起来的一类随机搜索、优化方法,它们不需要特殊的假设(如连续性或可微性),非常适合处理多目标优化问题。20年来,典型的MOEAs(如NSGA-Ⅱ、SPEA2)已经被证明能够成功地求解具有2~3个目标的多目标优化问题。近年来,已经有研究尝试使用进化计算优化深度学习网路以及进行强化学习网络结构搜索。基于此,笔者以进化计算的强化学习为背景,对其中的关键技术与痛点问题进行研究与讨论。
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