超越框架的预测：基于应用的最佳点预测在随机优化中的应用

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了在具有上下文信息的随机优化问题中，仅依赖单一点预测进行优化的局限性。通过提出一种集成学习与优化程序，能够在给定的预测函数集合内找到最佳的场景近似。实证结果显示，该方法在文献中的库存问题和实际数据的共享单车问题上优于现有基准方法。

本文研究了带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）及其随机旅行时间，提出了上下文随机VRPTW模型，并通过历史数据提供近似解。开发了分枝-定价割算法，实验结果表明基于特征的样本平均近似在大多数情况下优于其他方法。

分枝-定价 时间窗 样本平均近似 车辆路径问题 随机旅行时间
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