Learning variable selection rules via reinforcement learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 755261
- Danışmanlar: DR. JUAN VERA LİZCANO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Combinatorial optimization, mixed integer linear programming, branch and bound, variable selection, Reinforcement Learning, Q-learning, dimensionality reduction
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Tılburg Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Branch and bound algorithm is a traditional method that is used in combinatorial optimization problems, including Mixed Integer Linear Programming (MILP). One of the most important components in the algorithm that effects the efficiency of the algorithm is variable selection. Since there is no exact mathematical understanding behind variable selection step, there are many computational heuristics in the literature. In our thesis, we create our branch and bound environment and set hand-made branching rules. Then, we formulate Q-learning to learn variable selection rules and we apply the method to binary knapsack and set covering problem sets. However, Reinforcement learning algorithms cannot converge to good policy in the case of exponential growth of state space and action space. To tackle this problem, we apply one of the dimensionality reduction methods, PCA, to project state space from high-dimensional state space to lower-dimensional space. The learning phase in the Q-learning is executed in the lower dimensional space, which leads to faster convergence to better policy. However, there is a convergenceperformance trade-off due to loss of important data in the projection. Although experimental results shows that dimensionality reduced Q-learning cannot converge to objective value as good as hand-made branching rules, applyling PCA to state space improves the performance in comparison to learning in the full dimensional space. convergence rate.
Benzer Tezler
- Değiştirilmiş kohonen ağı simülasyon programı
A Simulation program for modified kohonen network
ENDER TUNÇ EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- Türkçe tümcelerin yüklem odaklı anlam ve dilbilgisi çözümlemesi
Grammatical and semantic analysis of turkish sentence based on predicate
İLKNUR DÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Hava tahmin modelleri ve yüzdelik dilim regresyonu temelli hibrit güneş enerjisi öngörü sistemi geliştirilmesi ve uygulamaları
Development and applications of a hybrid solar energy forcasting system integrating weather models and quantile regression
AYŞEGÜL BİÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
- Bir otomotiv fabrikasında baca gazı arıtım ekipmanının crıtıc ve multımoora metodları ile belirlenmesi
Selection of flue gas treatment equipment in an automotive factory using the critic and multimoora methods
SERKAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- İnşaat işletmelerinde esnek işletme ve fiyat politikalarının oluşturulmasına yönelik bir kombine tam maliyet-kısmi maliyet kalkülasyon modeli
A combined full cost - partial cost estimating model for pursuing flexible business and pricing policies in construction companies
AYLİN SAKARYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MURAT ÇIRACI