Học sâu có hữu ích cho tối ưu hóa tổ hợp không?

Có các nhóm nghiên cứu làm việc về việc sử dụng học tập sâu cho các vấn đề tối ưu hóa tổ hợp?

Đúng, có một Mạng con trỏ giấy cố gắng sử dụng học sâu để giải quyết vỏ lồi, tam giác Delaunay và TSP, kết quả có vẻ đầy hứa hẹn hoặc ít nhất nó có thể được sử dụng làm điểm khởi đầu tốt cho các thuật toán tối ưu hóa.

Học máy có thể được sử dụng trong nhánh và thuật toán ràng buộc để

• Chọn một biến phân nhánh (Khalil, Elias Boutros, et al. "Học cách phân nhánh trong lập trình số nguyên hỗn hợp." Hội nghị Thirtieth AAAI về Trí tuệ nhân tạo. 2016.)
• Quyết định xem có nên chạy heuristic nguyên thủy tại một nút hay không (Khalil, Elias B., et al. "Học cách chạy Heuristic trong Tìm kiếm cây." IJCAI. 2017.)

Học tăng cường có thể được sử dụng để

• Tìm hiểu một tiêu chí tốt hơn để xây dựng giải pháp tham lam trong phân phối đồ thị (Khalil, Elias và cộng sự "Học thuật toán tối ưu hóa tổ hợp trên đồ thị." Những tiến bộ trong Hệ thống xử lý thông tin thần kinh. 2017.)

Kiểm tra Bistra Dilkina của (người dường như đi tiên phong trong phương pháp này) nói chuyện tại USC ISI hội thảo AI .