最高提速1440倍！15秒用GCN搞定隨機(jī)規(guī)劃，中科院自動(dòng)化所新成果入選ICML 24

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文章來(lái)源：量子位
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中科院自動(dòng)化研究所投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI僅需15秒即可搞定隨機(jī)規(guī)劃問(wèn)題，速度比傳統(tǒng)方法快了1440倍！
中科院自動(dòng)化研究所的新研究，利用GCN在此類問(wèn)題上取得了新突破，論文已入選AI頂會(huì)ICML 2024。
這意味著，在條件不確定的情況下，也能實(shí)現(xiàn)高效決策。
不確定性下的決策是一類重要的決策問(wèn)題，它要求決策者能夠充分考慮到所有的隨機(jī)情況并做出最合理的決策。
在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，一種常用的解決方式是隨機(jī)規(guī)劃，也就是把隨機(jī)變量包含在數(shù)學(xué)規(guī)劃模型當(dāng)中。
其中，兩階段隨機(jī)規(guī)劃（Two-Stage Stochastic Programming, 2SP）作為建模此類決策問(wèn)題的有效方法，應(yīng)用十分廣泛。
中科院自動(dòng)化所的這項(xiàng)成果——HGCN2SP模型（HGCN代表分層圖卷積網(wǎng)絡(luò)），正是將2SP方法與圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，利用模型更高效地實(shí)現(xiàn)了此類問(wèn)題求解。
論文第一作者為該所博士生吳洋，張一帆研究員是通訊作者。
什么是兩階段隨機(jī)規(guī)劃隨機(jī)規(guī)劃的基本思想是將問(wèn)題的未來(lái)可能情況轉(zhuǎn)化為若干個(gè)樣本場(chǎng)景，然后對(duì)每個(gè)樣本場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，最后綜合所有場(chǎng)景的優(yōu)化結(jié)果來(lái)指導(dǎo)當(dāng)前決策。
其應(yīng)用領(lǐng)域包括供應(yīng)鏈管理、金融投資

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