近日，國際人工智能聯合會議(International Joint Conference on Artificial Intelligence)公布了比賽議程，其中，由第四范式、巴黎薩克雷大學、香港科技大學、ChaLearn聯合主辦的“AutoRL 2021挑戰賽”于4月21日正式開賽。本次比賽將邀請參賽者利用自動強化學習技術（AutoRL），設計能夠自動生成用于動態車間調度(Dynamic Job-shop scheduling problem, DJSSP)場景的智能決策方案，進一步探索強化學習發展和應用落地，激勵更多創新。此外，該比賽也將在國際自動規劃與調度會議ICAPS 2021（International conference on automated planning and scheduling）?同步舉辦。

近年來，基于強化學習的智能決策方案在供應鏈管理、廣告營銷、制造業生產規劃等應用領域嶄露頭角，為企業提供高價值且精準的決策。但由于強化學習依賴業務領域的專業知識和巨大的計算能力，導致工業界落地難度較大，極大限制了強化學習的應用發展。因此，設計針對不同場景、不同任務的自動強化學習方案，極具研究價值。本次挑戰賽希望邀請全球參賽團隊，通過AutoRL來降低強化學習應用的門檻，解決現有強化學習的棘手問題，以便更多的企業和個人從中受益。

為了進一步擴展強化學習應用領域，本次挑戰賽聚焦在可廣泛應用于航母調度、機場飛機調度、港口碼頭貨船調度、汽車加工流水線等場景的DJSSP問題，通過更貼合實際場景的賽題設置，釋放強化學習技術價值，讓更多的研究者關注智能決策領域。

挑戰賽共設計開發了13個基于真實生產線場景的DJSSP虛擬環境任務，并配置了不同的機器、任務、指標和隨機任務到達、意外故障等隨機事件，以評估參賽選手提交的方案中在不同環境下的泛化能力。挑戰賽共分為3個階段，分別為訓練階段Feedback Phase (4.21-7.2), 驗證階段Check Phase (7.2-7.9), 決賽階段Private Phase (7.9-7.16)。參賽選手需將程序提交至比賽平臺中，利用統一的算力資源進行算法測試和測評，排名前五的團隊將分別獲得5000美元、2000美元、1000美元和500美元的獎金獎勵。

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與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的IJCAI 2021 ICAPS 2021自动强化学习挑战赛正式开赛的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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