降低员工离职率的方案
- 多层感知机预测员工离职率
- 定义元动作和元成本
- 运用强化学习方法, Q-learning/SARSA算法进行最优策略的输出
论文问题
- 写有研究型论文深度不够，应该写应用型论文
- 语言有问题，不像学术论文，偏白话
- 风格不行，没有按照论文的基本套路来，建议先读两篇应用型论文，然后严格按照套路来（可以在百度学术－－＞计算机工程与应用上选几篇应用型的参考）
- 摘要过少，应该能从摘要里读取主要内容
- 工作量过少，还有最后实验结果不能只有一组，要几组结果互相对比，显示出优越性
- 编辑者会根据自己的期刊对论文的格式进行修改，需要word文件．图片／表格／公式／字号／标题
几种方法的比较
Q-learning & SARSA
Q-learning算法是off-policy的, 较为大胆,在本状态下对下一状态下采取的动作估计,并不一定代表真实的动作 Sarsa算法是on-policy的
本方案和DQN
- 本方案是先利用神经网络进行员工离职率的计算,之后仍然利用Q-table进行更新,Q-table中的状态为员工的离职率,以0.01为间隔,从0.60到0.80, 设置0.80为成功标志
- DQN是针对Q-table的状态数过多而提出的方案,利用两个神经网络, 输入状态,即特征向量,将Q-target作为标签, 两大特点:fixed-value和double-nn. 但是训练时间长