Machine learning for combinatorial optimization: A methodological tour d'horizon
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
This paper surveys the recent attempts, both from the machine learning and operations research communities, at leveraging machine learning to solve combinatorial optimization problems. Given the hard nature of these problems, state-of-the-art algorithms rely on handcrafted heuristics for making decisions that are otherwise too expensive to compute or mathematically not well defined. Thus, machine learning looks like a natural candidate to make such decisions in a more principled and optimized way. We advocate for pushing further the integration of machine learning and combinatorial optimization and detail a methodology to do so. A main point of the paper is seeing generic optimization problems as data points and inquiring what is the relevant distribution of problems to use for learning on a given task.
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La notice
- Revue
- Archivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna)
- Thématique
- Scheduling and Optimization Algorithms
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- Université de MontréalPolytechnique MontréalMila - Quebec Artificial Intelligence Institute
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceHeuristicsArtificial intelligenceMachine learningCombinatorial optimizationPoint (geometry)Task (project management)Optimization problemMathematical optimizationOnline machine learningActive learning (machine learning)MathematicsAlgorithm
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui