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

Fichier principal
Vignette du fichier
ROADEF2024-1.pdf (256.4 Ko) Télécharger le fichier
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⟩
57 Consultations
80 Téléchargements

Partager

More