Полезно ли глубокое обучение для комбинаторной оптимизации?


13

Существуют ли исследовательские группы, работающие над использованием глубокого обучения для задач комбинаторной оптимизации?

Ответы:


13

Да, есть бумага Pointer Network, которая пытается использовать глубокое обучение для решения выпуклой оболочки, триангуляции Делоне и TSP, результат выглядит многообещающим, или, по крайней мере, его можно использовать в качестве хорошей отправной точки для алгоритмов оптимизации.

введите описание изображения здесь


3

Машинное обучение может быть использовано в алгоритме ветвления и привязки к

  • Выберите переменную ветвления (Халил, Элиас Бутрос и др. «Обучение ветвлению в смешанном целочисленном программировании». Тридцатая конференция AAAI по искусственному интеллекту. 2016 г.)
  • Решите, следует ли запускать первичную эвристику в узле (Халил, Элиас Б. и др. «Обучение запуску эвристики в поиске по дереву». IJCAI. 2017.)

Усиление обучения может быть использовано для

  • Изучите лучший критерий для построения жадных решений по распределению графов (Khalil, Elias и др. «Изучение алгоритмов комбинаторной оптимизации по графам.» Достижения в системах обработки нейронной информации. 2017.)

Проверьте Бистр Dilkina ( в который , кажется, пионер этого подхода) Обсуждение на USC ISI AI семинаре .

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.