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【2024春季全球午餐会第1期】排列型组合优化问题的机器学习求解和AI4Sci应用
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【2024春季全球午餐会第1期】排列型组合优化问题的机器学习求解和AI4Sci应用 汪润中目前是麻省理工学院的博士后研究员,本科、博士均毕业于上海交大。组合优化问题是计算机科学、运筹学、应用数学等学科共同研究的基础性问题。近年来,随着机器学习(尤其是深度学习)技术的发展,考虑到组合优化问题的重要科学和应用价值,利用机器学习方法求解组合优化问题已经成为了一个前沿的研究方向。本次报告将重点讨论“排列型组合优化问题”的研究进展,它是匹配、排序、路径规划等常见组合优化问题的集合。面向排列型组合优化问题,我们研究并完善了两种主流的方法论:1)纯机器学习求解方法,2)机器学习与经典算法融合的求解方法。此外,本报告还将讨论如何设计并实现开源框架以供科学研究和工程应用、如何将机器学习和组合优化的方法论应用到科学领域。
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