https://arxiv.org/pdf/2003.03600.pdf 1. Combinatorial Optimization(CO)는 일반적으로 TSP등 조합을 최적화하는 매우 어려운(NP-hard)에 대한 솔루션이다. 대표적인 어플리케이션으로는 칩 설계, 교통체계 최적화, 유전자 설계 등이 있다. 2. 강화학습으로 Combinatorial Optimization을 풀었을 때의 이점은, 기본적으로 강화학습을 Search Space Reduction의 관점에서 보았을 때에 의미가 있다. 강화학습은 단순히 어떤 조합을 시도하는 것을 넘어 Trial And Error를 통해 비선형적 패턴을 학습하고 조금 더 새로운 샘플을 찾아 나간다. 이것은 RL로 CO를 풀었을 때 결과물의 퀄리티가 매우 좋아지게 하고, 기존 알..

https://openreview.net/pdf?id=SkyQShLaf 1. 현대의 교통 시스템은 많이 복잡해져서 최적화가 필요하며, 이것은 커다란 nonlinear combinatorial optimization으로 풀 수 있다. 2. 차원의 저주를 피하기 위해 오토인코더를 사용하여 현재 상태(origin-dest pairs) 를 축소하여 DQN 네트워크에 피드하고, 에이전트는 O-D 페어를 어떻게 추가할지를 결정하고 효율성 등을 리워드로 받는다. 3. 결론적으로는 최적화가 잘 되는 것을 보여주었으며, Neural Combinatorial Optimization+Deep RL 컨셉이 할수있는 일이 정말 많은 것 같다는 생각이 든다. 독자님들도 이런 어플리케이션 논문 재밌는거 있으면 추천해주시라.