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Reinforcement Learning-Based Formulations With Hamiltonian-Inspired Loss Functions for Combinatorial Optimization Over Graphs
von
Rizvee, Redwan Ahmed
,
Hassan, Raheeb
,
Khan, Md. Mosaddek
Veröffentlicht in
IEEE access
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DePAint: a decentralized safe multi-agent reinforcement learning algorithm considering peak and average constraints
von
Hassan, Raheeb
,
Wadith, K.M. Shadman
,
Rashid, Md. Mamun or
,
Khan, Md. Mosaddek
Veröffentlicht in
Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands)
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A Graph Neural Network-Based QUBO-Formulated Hamiltonian-Inspired Loss Function for Combinatorial Optimization using Reinforcement Learning
von
Rizvee, Redwan Ahmed
,
Hassan, Raheeb
,
Khan, Md. Mosaddek
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DePAint: A Decentralized Safe Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm considering Peak and Average Constraints
von
Hassan, Raheeb
,
Wadith, K. M. Shadman
,
Rashid, Md. Mamun or
,
Khan, Md. Mosaddek
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5
A Graph Neural Network-Based QUBO-Formulated Hamiltonian-Inspired Loss Function for Combinatorial Optimization using Reinforcement Learning
von
Redwan Ahmed Rizvee
,
Raheeb Hassan
,
Khan, Md Mosaddek
Veröffentlicht in
arXiv.org
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6
DePAint: A Decentralized Safe Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm considering Peak and Average Constraints
von
Raheeb Hassan
,
Shadman Wadith, K M
,
Md Mamun or Rashid
,
Khan, Md Mosaddek
Veröffentlicht in
arXiv.org
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NUST hybrid (WDM/TDM) EPON based access network with triple play support
von
Khan, F.
,
Muzaffar, R.
,
Hassan Zaidi, S.M.
,
Raja, Y.A.
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