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干货 | 中国运筹学会理事长胡旭东:运筹学人工智能(80页PDF)

AI 科技评论按:日前,中国科学院数学与系统科学研究院胡旭东研究员在一次内部会议上发表了以《运筹学人工智能》为题的专题报告。 在报告中,他扼要介绍中美两国政府、研究机构、学界和业界专家对人工智能发展现状分析、前景展望和应对举措,探讨运筹学如何在其中找到未来发展的新方向。 后来运用到经济发展中,运筹学得到很大的发展,随着之后计算机的高速发展,运筹学更是飞速发展。 运筹学诞生的时间要比 AI 早,但与 AI 的关系密切。 2017 年 10 月,多位全球计算机科学和人工智能学术领域的大师级人物亮相第十九届「二十一世纪的计算」大会,分享他们各自在人工智能领域的研究和观点,共同探索人工智能的未来之路。 ? 会上,图灵奖获得者、康奈尔大学计算机系教授 John Hopcroft 表示:人工智能目前仍只是高维度的模式识别,我们离实现真正的人工智能还有很长的路要走。

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深度学习如何影响运筹学

本文为知乎答主,运筹学博士郝井华在「深度学习如何影响运筹学?」问题下的答案,AI 研习社获其授权转载。 本人是运筹学 PHD 出身,所以想从运筹学这个学科发展和演化的角度,谈一下自己的看法。 所以,运筹学最早是作为应用数学的一个分支,服务于人们解决各行各业优化问题的一类基本数学工具而存在的。从这个角度看,机器学习(包括深度学习),是运筹学的一个应用领域。 推而广之,绝大部分机器学习模型的训练过程,都是首先将其建模为一个运筹学问题,然后采用相应算法来求解的。 除了机器学习这个应用领域外,运筹学还成功应用于很多行业。 而深度学习的出现,为运筹学领域处理上述复杂优化问题提供了一个非常有效的技术途径。在深度学习和运筹学结合之前,在运筹学的学术研究圈里,已经出现了不少『运筹学+机器学习』的案例。

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    运筹学中的经典动态规划

    应我们大大老板的要求,小小编今天打算给大家带来一些在运筹学中比较基础的动态规划问题,也算在之前的小舟小编的基础上加一些东西吧!

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    运筹学教学 | 动态规划例题分析(一)

    作为运筹优化领域中一种极其重要的算法,动态规划可以说是非常skr好用了,那么为了方便大家的理解,这里给出几个了几个来源于《Operations Research...

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    运筹学单纯形法求解线性规划问题_运筹学单纯形法计算步骤

    运筹学——线性规划及单纯形法求解 1. 线性规划的概念 线性规划是研究在一组线性不等式或等式约束下使得某一线性目标函数取最大(或最小)的极值问题。 2. 参考文献: [1] 《运筹学》教材编写组. 运筹学. 北京: 清华大学出版社.

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    这家公司正在影响大公司决策,还开发了一款机器学习优化引擎

    机器之心原创 作者:虞喵喵 「人工智能会提供偏早期的功能,比如从数据到规律。在规律之后,从规律到决策是运筹学的范畴。」 在斯坦福运筹学博士、杉数科技联合创始人兼 CTO 王子卓看来,人工智能运筹学都能通过数据帮助人们解决实际问题。 杉数将自己定义为在数据科学和运筹学之间的数据化决策公司 在供应链、物流、车辆调配等具体应用场景中,人工智能技术正在与运筹学等学科共同协作。 运筹学人工智能的交汇 与人工智能学科的发展轨迹相似,运筹学也曾在 50、60 年代经历过热恋期,随后坠入冷淡。直到近 10 年来,新行业的产生和数据的发展,为运筹学的重新崛起带来不少积极影响。 专家系统曾是运筹学人工智能的交汇点之一,如今两者的交汇更多表现在不同维度的互相支撑。

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    运筹学教学|动态规划例题分析(一)

    作为运筹优化领域中一种极其重要的算法,动态规划可以说是非常skr好用了,那么为了方便大家的理解,这里给出几个了几个来源于《Operations Research...

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    自考运筹学计算题整理

    前言 本文仅记录自考运筹学复习阶段的一些计算题写法,如无特殊说明,所有资料均来自王乔瑜老师整理的题目。

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    用于运筹学的 Wolfram 解决方案

    运筹学 使用结合了强大的计算、分析和动态报表生成功能的可随时部署、完全交互的模型来模拟您的流程;全部集中在一个系统中,并具有一个集成的工作流程。 Wolfram 运筹学解决方案的基础是最新的本地和全局优化技术,复杂的图形算法和有效的随机数生成。 使用强大的优化例程以交互方式优化商务运营 主要功能 Wolfram语言包括用于计算、建模、可视化、开发和部署的数千种内置函数» 运筹学的特定功能: • 使用内置的生存分析功能估算机械组件和生物系统的寿命

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    机器学习与运筹学竟如此暧昧??

    01 运筹学与机器学习的区别是什么? 此问题是Noah Lab实习面试中,leader的问题之一。 装箱问题是运筹学中的经典问题。 现存在一些长宽高不等的item与同质的箱子,期望以最小的箱子个数将item装载完。 从例子中可看出,运筹学中在抽象实际问题时,具备更多的先验知识,得到的解更能被接受。 ▌1.3.小结 Q:机器学习与运筹学的主要区别? ——先验知识的强弱。 Q:机器学习问题结果为什么总存在误差,运筹学却能求得精确解? ——先要明确有误差不等同于没找到精确解,且运筹学中也会存在误差。 (https://www.zhihu.com/question/24720853) 深度学习如何影响运筹学

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    整数规划精确算法近似算法(元)启发算法神经网络反向传播等算法的区别与关联

    运筹学--Operations Research (O.R.), 别名数学规划、最优化理论。此外作者称其为人工智能的“引擎”,因为几乎所有人工智能的问题最后都会转化为求解优化问题。 仅从普及运筹学旗下算法概念和知识点出发,主要以运筹学、数学规划的视角,介绍以上优化算法的异同, 以及解决实际问题的一般步骤:建立数学模型-设计算法-编程实现。 此外我称其为人工智能的“引擎”,因为几乎所有人工智能的问题最后都会转化为求解优化问题。 对于运筹学还不是很了解的朋友,或许下面的文章会有用: 人工智能的“引擎”--运筹学,一门建模、优化、决策的科学:http://t.cn/ROBybx3 0 启发式算法(Heuristic Algorithm 更多介绍: 大话“人工智能、数据科学、机器学习”--综述:http://t.cn/RXkSyMn 6 后记 人工智能运筹学的交叉愈演愈烈,运筹学、优化的国际盛会,AI已逐渐成为运筹学者们热议的话题,

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    运筹学教学|分枝定界求解旅行商问题

    分配问题的匈牙利算法在之前的文章中有过介绍,在此便不再赘述,详情请参考本公众号文章 运筹学教学 | 十分钟教你求解分配问题(assignment problem) 关于1-tree我们在这里简单介绍一下

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    运筹学教学|Benders decomposition(一)技术介绍篇

    相约女神节 biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方,熟悉的味道 今天向大家推出的是 Benders decomposition(一)技术介绍篇 1.背景介绍

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    【强化学习】DQN 在运筹学中的应用

    前段时间给出了 Q-Learning 在排班调度中的应用,现在给出 DQN 的实现。

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    【强化学习】RL 在运筹学中的应用

    假设有一个客服排班的任务,我们需要为 100 个人安排一个星期的排班问题,并且有以下约束条件:

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    运筹学考题汇总(填空题+计算题)带答案

    由线性规划问题转化为其对偶模型 对偶问题的最优解和最优值 ​ 由对偶问题最优解找原问题最优解和最优值 影子价格 对偶单纯形法 灵敏度分析 运输问题及其解法 目标规划的数学模型 目标规划问题求解 ---- 一、填空题 ❃运筹学的工作程序

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    运筹学教学|运输问题代码分享(C++代码及详细注释)

    经过了三天三夜的疯狂计算,终于没算出来…… 1 于是乎,在"欢声笑语"中迎来了新的一期运筹学教学,为了能够完美地掌握运输问题的运输单纯形法(Transportation Simplex Method), 小编精读了经典运筹学英文教材《Operations Research Applications and Algorithms》如下图: ?

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    2022年第三届全国运筹学数据、模型与决策课程教学研讨会通知

    各有关院校: 数据、模型与决策是管理科学、决策科学、运筹学最基础的元素。 作为人工智能引擎和肩负着“运筹于帷幄之中,决胜于千里之外”使命的运筹学,为管理者遴选最优方案提供了方法论基础。 为进一步提升全国高等院校运筹学/数据、模型与决策课程的研究、教学水平,满足新时代课程思政等教学要求,加强高校教师间的交流及资源共享建设,江南大学商学院和机械工业出版社华章分社联合承办的第三届全国运筹学/ ◎运筹学/数据、模型与决策课程中的科研与教学相长。科研、教学是高校教师工作的“两翼”,如何把科研与教学紧密地结合起来,实现良性互动发展? ◎运筹学/数据、模型与决策课程中的思政建设和案例教学。 ◎运筹学/数据、模型与决策课程的跨学科发展。大数据、人工智能、物联网、智慧城市等领域的持续深化,提出了更高的使命要求,应该如何进行跨学科的融合发展? ◎运筹学/数据、模型与决策和企业需求融合。

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    NYU陈溪博士:运筹学与机器学习的融合交叉

    :从一个旁观者的角度看来,陈溪的履历无疑令人艳羡:从西安交通大学少年班一路至计算机系毕业,随后到卡耐基梅隆大学(CMU)商学院攻读硕士学位,一年后转到了 CMU 的机器学习系;五年博士毕业后,陈溪跟随人工智能泰斗 机器学习专业出身的陈溪,美国研究生涯始于商学院的运筹学和统计学,在经历六年的机器学习研究后,如今又重回商学院。运筹学与机器学习之间,能产生怎样奇妙的化学反应? 陈溪博士的主要研究领域为:机器学习、高维统计和运筹学。 作为一位在运筹学与机器学习领域都有过长期涉猎和学习的老师,陈溪博士对于这一观点具有极强的发言权。 陈溪的硕士第一年是在商学院度过的,现在看来,说是无心插柳也不为过。 相信在未来,我们能在运筹学与机器学习的交叉融合上,更多地看到全新的成果。 由杉数科技举办的第二届杉数科技 AI 大师圆桌会将于 7 月 26 日在上海举行。

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    人工智能包括约束求解器吗?

    ----   人工智能的寒冬已经过去,这几年以来,人工智能技术的关注点又出现了增长。不仅仅是我们这些人工智能方面的极客,商界也因看到了其潜力,而进行了投资。 这些研究失败以后,在上世纪90年代及2000年代初,人工智能的概念被彻底败坏了,人们都认为人工智能是不可行的。技术开发界很快结束了他们的人工智能技术名头。 约束求解器则加强了与运筹学的相关性;搜索引擎只扮演了一个简单的字典搜索功能;规则引擎则侧重于决策表方面的发展。这些领域都避免提及它们与人工智能相关。而神经网络研究是个例外。 人工智能的正确应用   神经网络并不是一种普适的人工智能算法, 也不是一种约束求解器或生产规则系统。就此而言,每一类算法,只能解决人工智能领域中的一些部分问题。 从历史上看,约束求解器(如Optaplanner)明显是运筹学的一个分支领域,同时也不能排除它属于其它领域(译 者注:约束求解器不仅仅属于运筹学领域).我认为约束求解器也可以纳入人工智能领域,不仅仅是一些论文和书刊如是说

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