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中科院自动化研究所 投稿 量子位编辑 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学规划模型当中。 其中,两阶段随机规划(Two-Stage Stochastic Programming, 2SP)作为建模此类决策问题的有效方法,应用十分广泛。 中科院自动化所的这项成果——HGCN2SP模型(HGCN代表分层图卷积网络),正是将2SP方法与 图 卷积网络结合,利用模型更高效地实现了此类问题求解。 论文第一作者为该所博士生吴洋,张一
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