En av de viktigaste utmaningarna för forskare som arbetar med att lösa verkliga problem är att utforma och implementera högkvalitativa heuristiker för att vägleda deras sökprocedurer. Tidigare har maskininlärningstekniken misslyckats med att spela en viktig roll i verksamhetens forskningsstrategier, särskilt när det gäller att styra beslut om förgrening och beskärning. Vi integrerar djupa neurala nätverk i en heuristisk trädsökning förfarande för att avgöra vilken gren att välja nästa och för att uppskatta en gräns för beskärning av sökträdet av ett optimeringsproblem. Vi kallar vår strategi Deep Inlärning assisterad heuristic Tree Search (DLTS) och tillämpa den på ett välkänt problem från containerterminaler litteratur, containern pre-marshalling problem (CPMP). Vår strategi är att lära sig heuristik anpassade till CPMP enbart genom att analysera lösningarna till CPMP instanser, och tillämpar denna kunskap inom en heuristisk trädsökning för att producera högsta kvalitet heuristiska lösningar till CPMP hittills.
På samma sätt, Hottung et al. REF integrera neurala nätverk i en heuristisk trädsökning förfarande för att påskynda sökningar genom beskärning trädet.
Deep Learning Assisted Heuristic Tree Search for the Container Pre-marshalling Problem
{'venue': 'Computers&Operations Research 113 (2020) 104781', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}