Чи корисне глибоке навчання для комбінаторної оптимізації?

Чи існують дослідницькі групи, які працюють над використанням глибокого навчання для проблем комбінаторної оптимізації?

Так, є паперова мережа Pointer Networks, яка намагається використовувати глибоке навчання для вирішення опуклого корпусу, триангуляції Делоне і TSP, результат виглядає багатообіцяючим, або, принаймні, його можна використовувати як хороший вихідний пункт для алгоритмів оптимізації.

Машинне навчання може бути використане у алгоритмі гілки та прив’язки до

• Виберіть змінну розгалуження (Халіл, Еліас Бутрос та ін. "Навчання розгалуженню в змішаному цілому програмуванні. Тридцята конференція AAAI з питань штучного інтелекту. 2016.)
• Вирішіть, чи слід запускати первинний евристичний вузол чи ні (Халіл, Еліас Б. та ін. "Навчання керувати евристикою в пошуку дерев". IJCAI. 2017.)

Підсилення навчання може бути використане для

• Вивчіть кращий критерій побудови жадібного рішення для розподілу графіків (Халіл, Еліас та ін. "Навчання алгоритмів комбінаторної оптимізації для графіків". Успіхи в системах нейронної обробки інформації. 2017.)

Перевірте бістро Dilkina ( в який , здається, піонер цього підходу) Обговорення на USC ISI AI семінарі .