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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Evaluation of a Family of Reinforcement Learning Cross-Domain Optimization Heuristics

verfasst von : Luca Di Gaspero, Tommaso Urli

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In our participation to the

Cross-Domain Heuristic Search Challenge

(

CHeSC 2011

) [1] we developed an approach based on Reinforcement Learning for the automatic, on-line selection of low-level heuristics across different problem domains. We tested different memory models and learning techniques to improve the results of the algorithm. In this paper we report our design choices and a comparison of the different algorithms we developed.

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Metadaten
Titel
Evaluation of a Family of Reinforcement Learning Cross-Domain Optimization Heuristics
verfasst von
Luca Di Gaspero
Tommaso Urli
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Learning and Intelligent Optimization

Print ISBN: 978-3-642-34412-1

Electronic ISBN: 978-3-642-34413-8

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34413-8_32

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