群體智能讀書會 | 第八期：強化學習路徑優化，群體、個體智能協同算法

導語

外賣派送、物流規劃、垃圾回收到機器人調度，本質上都離不開路徑優化這類組合優化問題。面對規模大、約束多、變化快的現實場景，計算智能已成為主流工具，其中進化計算等群體智能方法擅長全局搜索，強化學習等個體智能方法更適合從交互中學策略。本報告將對比兩類方法在路徑優化中的優勢與局限，梳理典型算法的設計思路與關鍵科學問題，并進一步討論兩者融合以兼顧求解質量與適應性的可能路徑。

內容簡介

路徑優化問題是一類典型的組合優化問題，例如旅行商問題，車輛路徑問題，機器人任務分配與調度問題，在現實生活中擁有很多典型的應用，例如外賣派送、物流規劃、垃圾回收等。計算智能方法，特別是基于群體智能的進化計算方法和基于個體智能的強化學習方法，目前已經成為解決此類問題的主流。本報告將探討兩種不同的計算智能方法在求解路徑優化問題時的優劣勢，相關算法的設計思路，以及主要關注的科學問題。最后探討兩種方法相結合的可能性。

分享大綱

內容1：算法與問題相關概念及邊界定義

內容1.1：算法相關概念介紹，優化vs學習，進化計算、強化學習、元啟發、超啟發

內容1.2：問題相關概念介紹，靜態vs動態，TSP、VRP、MRTA

內容2：進化計算求解路徑優化問題研究

內容2.1：蟻群優化算法求解電動車路徑優化問題

內容2.2：粒子群優化算法求解多機器人任務分配與調度問題

內容2.3：遺傳規劃算法求解動態不確定性路徑優化問題

內容3：深度強化學習求解路徑優化問題研究

內容3.1：基本的深度強化學習求解路徑優化問題框架

內容3.2：增強所訓練模型的跨規模與跨分布泛化能力

內容3.3：增強所訓練模型的跨問題泛化能力

內容4：群體智能與強化學習結合的協同范式

內容4.1：多種范式的可能性

內容4.2：雙向協同的進化強化學習

內容4.3：總結與展望

核心概念

• 路徑優化 Path Optimization

• 組合優化 Combinatorial Optimization

• 旅行商問題 TSP

• 車輛路徑問題 VRP

• 機器人任務分配與調度 Robot Task Allocation and Scheduling

• 進化計算 Evolutionary Computation

• 強化學習 Reinforcement Learning

• 計算智能融合 Hybrid Computational Intelligence

主講人介紹

主講人：賈亞暉，華南理工大學未來技術學院副教授，博導，廣東省珠江人才引進團隊骨干，IEEE CIS Taskforce on Evolutionary Scheduling and Combinatorial Optimization組長，CCF協同計算專委會委員。曾擔任新西蘭惠靈頓維多利亞大學博士后研究員。主要研究方向為智能優化算法，包括進化計算、深度強化學習及其在智慧交通和智慧能源方面的應用，在包括IEEE TEVC, TCYB, TNNLS, WCCI等國際著名期刊和重要國際會議發表論文40余篇。擔任Journal of Renewable and Sustainable Energy副編輯。

參考文獻

1. Jia Y H, Mei Y, Zhang M. A bilevel ant colony optimization algorithm for capacitated electric vehicle routing problem[J]. IEEE transactions on cybernetics, 2021, 52(10): 10855-10868.

2. Wang Y, Jia Y H, Chen W N, et al. Distance-aware attention reshaping for enhancing generalization of neural solvers[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025.

3. Zheng K, Jia Y H, Ye K, et al. Strategic Evolutionary Reinforcement Learning With Operator Selection and Experience Filter[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025.

報名讀書會：

「群體智能：從自然涌現到人機共創」

集智俱樂部聯合北京師范大學系統科學學院韓戰鋼教授、暨南大學計算傳播研究中心趙甜芳副教授、新疆大學物理科學與技術學院玉素甫·艾比布拉副教授等學者，共同發起本次，嘗試用一條普適的線索，把自然界的鳥群蟻群、人類社會的集群行為、以及人工智能時代的多智能體與群智優化，放在同一張地圖上重新理解。讀書會自2026年1月24日開始，安排在每周六下午 14:00–16:00，歡迎所有對群體智能如何涌現、如何被理解、以及如何被設計，感興趣的朋友一起加入：帶著問題來，帶著更有趣的問題去。

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