Seminar第2582讲 面向学习优化的图机器学习——以数学规划AI求解器为例

创建时间:  2023/11/24  谭福平   浏览次数:   返回

报告题目 (Title):面向学习优化的图机器学习——以数学规划AI求解器为例

报告人 (Speaker): 王杰 教授(中国科学技术大学)

报告时间 (Time):2023年11月24日(周五)11:00

报告地点 (Place):腾讯会议 533326207

邀请人(Inviter):彭亚新


报告摘要:学习优化旨在利用人工智能技术提升优化方法求解效率和质量。它在诸如芯片设计和工业制造等国家重大需求领域中具有广泛应用场景,是新一代工业级运筹优化软件弯道超车和发展创新的技术引擎。传统工业级运筹优化软件技术过去长期由国外垄断,在日益复杂的国际形势下,相关技术的落后带来极大的国家战略安全风险。在此背景下,面向学习优化的图机器学习技术可以通过利用图数据结构建模复杂多变的学习优化问题,并借助强化学习等技术实现学习优化问题的高效表征与决策。本报告将重点介绍图机器学习技术在学习优化领域的应用以及面临的挑战,包括数据生成、模块优化、鲁棒部署等方面,并介绍我们在面向学习优化的图机器学习方向的前沿探索。我们致力于推动以数学规划求解器为代表的新一代工业级运筹优化软件的国产化进程,为广阔的学习优化应用场景提供有力支撑。

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