新研究:AI加速复杂上下文中的问题解决
原文中文,约1000字,阅读约需3分钟。发表于: 。研究人员开发了一种新的数据驱动的机器学习技术,可以加速用于解决复杂优化问题的软件程序,这些问题可能有数百万个潜在的解决方案。他们的方法可以应用于许多复杂的物流挑战,例如包裹路线、疫苗分发和电网管理。 问题目标: 对于像联邦快递这样的公司来说,有效路由假期包裹的优化问题非常复杂,以至于他们经常使用专门的软件来寻找解决方案。...
研究人员开发了一种新的数据驱动的机器学习技术,可加速解决复杂优化问题的软件程序。该技术适用于物流挑战,如包裹路线、疫苗分发和电网管理。方法提高了MILP求解器的速度30%到70%,精度无损。适用于乘车服务、电网运营商、疫苗接种分销商等实体。