Filtreler
Filtreler
Bulunan: 1 Adet 0.022 sn
İlgili Araştırmacılar [1]
Ambargo Durumu [1]
Tam Metin [1]
Veritabanları [2]
wosquality [1]
wosauthorid [1]
Tür [1]
Yayın Yılı [1]
Yayıncı [1]
Dil [1]
Süresiz Ambargo

Hybrid algorithms based on combining reinforcement learning and metaheuristic methods to solve global optimization problems

Mohammed Ahmed Shah

This paper introduces three hybrid algorithms that help in solving global optimization problems using reinforcement learning along with metaheuristic methods. Using the algorithms presented, the search agents try to find a global optimum avoiding the local optima trap. Compared to the classical metaheuristic approaches, the proposed algorithms display higher success in finding new areas as well as exhibiting a more balanced performance while in the exploration and exploitation phases. The algorithms employ reinforcement agents to select an environment based on predefined actions and tasks. A r ...Daha fazlası

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms