主要观点总结
中科院自动化研究所的一项新研究利用GCN解决两阶段随机规划问题，提出了HGCN2SP模型，能够在条件不确定的情况下实现高效决策。该模型结合了图卷积网络和两阶段随机规划方法，以更高效地解决不确定性下的决策问题。论文已入选AI顶会ICML 2024。
关键观点总结
关键观点1: 中科院自动化研究所的新研究
研究利用GCN解决两阶段随机规划问题，通过构建层次图来表征2SP问题，并利用层次化图卷积网络（HGCN）提取场景表示，结合强化学习优化模型参数，提高了求解效率和质量。
关键观点2: HGCN2SP模型的优势
HGCN2SP模型能够在条件不确定的情况下实现高效决策，且求解时间显著缩短。在仓库选址问题中，与传统方法相比，HGCN2SP的求解时间仅15秒，速度提高了1440倍。
关键观点3: 论文的重要性
论文在AI顶会ICML 2024上被选中，表明其在解决不确定性下的决策问题方面具有重要意义和应用前景。论文的提出为复杂的两阶段随机规划问题提供了一种新的思路和工具。
文章预览
点击下方 卡片 ，关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 点击进入—> 【Mamba/多模态/扩散】交流群 添加微信号：CVer111，小助手会拉你进群！ 扫描下方二维码，加入CVer学术星球 ！ 可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea 和 CV从入门到精通资料，及最前沿应用 ！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！ 中科院自动化研究所 投稿 转载自：量子位（QbitAI） 仅需15秒即可搞定随机规划问题，速度比传统方法快了1440倍！ 中科院自动化研究所的新研究，利用GCN在此类问题上取得了新突破，论文已入选AI顶会ICML 2024。 这意味着，在条件不确定的情况下，也能实现高效决策。 不确定性下的决策是一类重要的决策问题，它要求决策者能够充分考虑到所有的随机情况并做出最合理的决策。 在数学领域，一种常用的解决方式是随机规划，也就是把随机变量包含在数
………………………………
