Detta dokument kartlägger de senaste försöken, både från maskininlärning och verksamhet forskarsamhällen, att utnyttja maskininlärning för att lösa kombinatoriska optimeringsproblem. Med tanke på dessa problems svåra natur inbegriper de senaste metoderna algoritmiska beslut som antingen kräver för mycket datortid eller inte är matematiskt väldefinierade. Därför ser maskininlärning ut som en lovande kandidat för att effektivt hantera dessa beslut. Vi förespråkar att ytterligare främja integrationen av maskininlärning och kombinatorisk optimering och detaljmetodik för att göra det. En huvudpunkt i dokumentet är att se generiska optimeringsproblem som datapunkter och fråga vad som är relevant distribution av problem att använda för lärande på en given uppgift.
Effektiv maskininlärning för att lösa kombinatoriska optimeringsproblem har också fått stor uppmärksamhet (se t.ex. REF för en nyligen genomförd undersökning).
Machine Learning for Combinatorial Optimization: a Methodological Tour d'Horizon
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}