Deep reinforcement learning for combinatorial optimization: case study orienteering problems - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Rapport Année : 2023

Deep reinforcement learning for combinatorial optimization: case study orienteering problems

Apprentissage profond par renforcement pour l’optimisation combinatoire : cas d’étude problème de tournées avec profits

Fichier principal
Vignette du fichier
Post_doc_report (2).pdf (539.42 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04128866 , version 1 (14-06-2023)
hal-04128866 , version 2 (27-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04128866 , version 2

Citer

Iván Guillermo Peña Arenas, Rym Nesrine Guibadj, Cyril Fonlupt. Deep reinforcement learning for combinatorial optimization: case study orienteering problems. Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale; Université du Littoral Côte d'Opale - ULCO. 2023. ⟨hal-04128866v2⟩
40 Consultations
74 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More