Il deep learning è utile per l'ottimizzazione combinatoria?

Ci sono gruppi di ricerca che stanno lavorando sull'apprendimento profondo per problemi di ottimizzazione combinatoria?

Sì, c'è un Paper Pointer Networks che cerca di usare l'apprendimento profondo per risolvere lo scafo convesso, la triangolazione di Delaunay e il TSP, il risultato sembra promettente, o almeno può essere usato come un buon punto di partenza per algoritmi di ottimizzazione.

L'apprendimento automatico può essere utilizzato nell'algoritmo branch e bound per

• Seleziona una variabile di ramificazione (Khalil, Elias Boutros, et al. "Imparare a ramificare nella programmazione di numeri interi misti." Trentesima conferenza AAAI sull'intelligenza artificiale. 2016.)
• Decidi se eseguire o meno un'euristica primaria in un nodo (Khalil, Elias B., et al. "Imparare a eseguire l'euristica nella ricerca dell'albero" . IJCAI. 2017.)

L'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato per

• Scopri un criterio migliore per la costruzione di soluzioni avide su una distribuzione di grafi (Khalil, Elias, et al. "Imparare algoritmi di ottimizzazione combinatoria su grafici." Progressi nei sistemi di elaborazione delle informazioni neurali. 2017.)

Controllare di Bistra Dilkina (che sembra sperimentato questo approccio) discorso alla USC ISI AI seminario .