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摘要：强化学习是各个领域的重要技术，尤其是在加固学习的自动化机器学习中（AUTORL）。在组合优化中将转移学习（TL）与Autorl的集成是需要进一步研究的领域。本文同时采用Autorl和TL来有效地应对组合优化的挑战，特别是不对称的旅行推销员问题（ATSP）和顺序排序问题（SOP）。进行了统计分析，以评估TL对上述问题的影响。fur-hoverore，将auto_tl_rl算法作为一种新颖的贡献引入，结合了自动和TL方法。经验结果强烈支持这种整合的有效性，在比传统技术效率明显高得多的解决方案中，初步分析结果提高了85.7％。此外，在13个实例中减少了计算时间（即在92.8％的模拟问题中）。TL集成模型的表现优于最佳基准，证明其优越的收敛性。AUTO_TL_RL算法设计允许在ATSP和SOP域之间进行平滑的过渡。在全面的评估中，在分析的78％的实例中，Auto_TL_RL明显优于传统方法。
组合优化问题的转移加固学习
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