Ist Deep Learning nützlich für die kombinatorische Optimierung?

Gibt es Forschergruppen, die daran arbeiten, Deep Learning für kombinatorische Optimierungsprobleme einzusetzen?

Ja, es gibt ein Paper Pointer Networks , das versucht, mithilfe von Deep Learning konvexe Hüllen, Delaunay-Triangulation und TSP zu lösen. Das Ergebnis sieht vielversprechend aus, oder es kann zumindest als guter Ausgangspunkt für Optimierungsalgorithmen verwendet werden.

Maschinelles Lernen kann im Branch-and-Bound-Algorithmus angewendet werden

• Wählen Sie eine Verzweigungsvariable aus (Khalil, Elias Boutros, et al. "Lernen, in gemischter Ganzzahlprogrammierung zu verzweigen." Dreißigste AAAI-Konferenz über künstliche Intelligenz. 2016)
• Entscheiden Sie, ob eine ursprüngliche Heuristik an einem Knoten ausgeführt werden soll oder nicht (Khalil, Elias B., et al. "Lernen, Heuristiken in der Baumsuche auszuführen ", IJCAI. 2017).

Reinforcement Learning kann verwendet werden, um

• Lernen Sie ein besseres Kriterium für die gierige Lösungskonstruktion über eine Graphenverteilung (Khalil, Elias, et al. "Lernen kombinatorischer Optimierungsalgorithmen über Graphen." Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen. 2017)

Check Bistra Dilkinas Vortrag auf dem USC ISI AI Seminar .