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AI for Science:清华团队提出使用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的高效方法

摘要:在2023年7月即将召开的机器学习领域知名国际会议ICML2023中,清华大学计算机系徐华老师团队以长文的形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework for Large-scale Integer Programming”)。本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求,提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架,探索了仅使用小规模、免费、开源的优化求解器求解只有商用优化求解器才能解决的大规模优化问题的道路,在电力系统、物流配送、路径规划等诸多应用领域中均具有潜在的应用价值。

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python核心编程(psyco)

1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说,Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的,所用的方式和以前完全相同(除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用)。但是当 Python 解释器运行应用程序时,Psyco 会不时地检查,看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似(一般地说,至少是这样),并且是特定于体系结构的。到现在为止,Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码(完全一样!),却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的

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