来达到提升现有的组合优化求解器求解性能的目的

2022-01-05 10:41:33 新浪

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最近几天，顶级国际会议 NeurIPS 的 The Machine Learning for Combinatorial Optimization 组合优化比赛结果揭幕，来自中国的旷视科技研究院代表队荣获 Dual Task 赛道冠军。

ML4CO 全称基于机器学习的组合优化，本次比赛由加拿大蒙特利尔理工大学和蒙特利尔大学机器学习研究所主办Mila是全球领先的深度学习研究中心，由蒙特利尔大学约书亚·本希奥教授创立约书亚·本希奥也是深度学习三巨头之一，曾在2018年夺得ACM图灵奖

最近几年来，伴伴随着深度学习在多个领域的成功应用，使用深度学习技术，从大量的数据中自主学习启发式算法，辅助甚至替代求解器求解组合优化问题，成为学界研究的一个新的热点。近日，顶级国际会议NeurIPS的TheMachineLearningforCombinatorialOptimization组合优化比赛结果揭幕，来自中国的旷视科技研究院代表队荣获DualTask赛道冠军。

本次挑战赛的重点是通过机器学习方法替代现有组合优化求解器中的启发式组件，来达到提升现有的组合优化求解器求解性能的目的。。

基于开源求解器 SCIP 和它的Python封装 Ecole，本次比赛专门针对组合优化问题中的混合整数线性规划问题进行优化，

主办方提供了三个 MILP 数据集，它们来自完全不同的现实问题，参赛者可以针对这三个数据集提交不同的模型其中 Dual Task 赛道研究如何更快收紧 MILP 问题的约束边界，参赛者需要最小化 Dual Integral，模型效果最后转化为一个累计的奖励函数

旷视科技研究院参赛队针对三个数据集的不同特点，在数据收集，模型结构和训练策略等方面进行改进，最终取得综合排名第一。

本次冠军队由来自旷视科技研究院 AI 计算组的四位同学组成。

资料显示，旷视科技是一家聚焦物联网场景的人工智能公司凭借深厚的人工智能基础研究与工程实践能力，公司以物联网作为人工智能技术落地的载体，通过构建完整的 AIoT 产品体系，面向消费物联网，城市物联网，供应链物联网三大核心场景提供经验证的行业解决方案，实现人工智能的商业化落地目前，公司已在多个行业取得领先地位

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