Nature大子刊！机器学习+运筹优化新招式应接不暇，思路进阶必码！

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在面对资源分配、实验设计、任务调度或在众多选择中选择最有效的路径时，采用 机器学习+运筹优化 的策略，可以快速找到最优或接近最优的解决方案，帮助我们做出决策。 这种策略实际上是一种强大的工具组合，可以让决策更智能、优化更高效。作为近几年 数据科学和人工智能领域的一个重要研究方向 ，它不仅加快了计算速度，还能挖掘出隐藏的价值，让优化结果更准确、更有用。无论是制造、城市管理还是金融，都非常适用。 这种融合同时也为我们解决复杂问题 提供了新的思路和方法 ，是如今优化领域的新热点，顶会顶刊都已经发表了不少，比如《Nature Machine Intelligence》的HypOp框架、NIPS的BQ-NCO方法、AAAI的LCH-Regret方法等。 我这次就帮同学们整理了 9篇 机器学习+运筹优化的最新论文 ，代码基本都开源了，方便大家复现找灵感。 扫码 添加 ………………………………