Integration of AI and OR Techniques 组合优化问题约束编程中的AI与OR技术综合/会议文集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Bartk, Roman; Milano, Michela; Bartak, Roman

出品人:

页数:409

译者:

出版时间:

价格:632.80元

装帧:

isbn号码:9783540261520

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 运筹学
• 组合优化
• 约束编程
• AI与OR
• 会议论文集
• 优化算法
• 决策支持
• 智能系统
• 机器学习

《人工智能与运筹学技术融合：组合优化问题约束编程中的AI与OR技术综合/会议文集》 引言 在当今快速发展的科学与工程领域，复杂问题层出不穷，其解决往往需要跨学科的视角与先进的技术手段。《人工智能与运筹学技术融合：组合优化问题约束编程中的AI与OR技术综合/会议文集》聚焦于一个至关重要且具有广泛影响力的交叉研究领域——如何有效地整合人工智能（AI）和运筹学（OR）的技术，以应对和解决日益复杂的组合优化问题，尤其是在约束编程的框架下。本书汇集了该领域的前沿研究成果、最新的技术进展以及富有洞察力的应用案例，旨在为研究人员、工程师、学生以及决策者提供一个全面而深入的理解平台。 核心议题与研究范畴 本书的核心在于探索人工智能与运筹学这两大学科在解决组合优化问题上的协同作用。组合优化问题，顾名思义，是在众多可能的离散组合中寻找最优解的数学问题，其应用场景几乎渗透到现代社会的各个角落，从物流配送、生产调度、资源分配到金融投资、生物信息学、网络设计等等。然而，许多现实世界的组合优化问题具有规模庞大、约束复杂、目标函数非线性甚至不确定性等特点，传统的运筹学方法在面对这些挑战时常常力不从心。 与此同时，人工智能，特别是机器学习、搜索算法、启发式方法等，在处理复杂模式识别、自主学习和高效探索解空间方面展现出强大的能力。运筹学则提供了严谨的数学模型、优化理论和算法工具，用于问题的形式化描述、精确求解和系统分析。本书正是致力于揭示AI与OR技术如何相互补充、相互赋能，从而克服各自的局限性，实现“1+1>2”的协同效应。 书中重点关注的组合优化问题类型广泛，包括但不限于： 调度与规划问题： 如生产线调度、项目调度、人员排班、交通信号灯控制等，这些问题通常涉及资源分配、时间限制和优先级约束。 网络优化问题： 如最短路径问题、最大流问题、网络设计与规划、通信网络路由等，强调在网络结构中寻找最优路径或配置。 分配与布局问题： 如设施选址、仓库布局、任务分配、车辆路径规划（VRP）等，关注如何最优地分配资源或布置实体。 设计与配置问题： 如产品设计、电路设计、基因组学中的序列排列等，涉及在一定约束条件下构建最优结构。 约束编程的独特视角 本书尤其强调了“约束编程”（Constraint Programming, CP）在该融合研究中的关键作用。约束编程是一种强大的声明式问题建模和求解范式，它将问题描述为一系列变量和它们之间必须满足的约束。CP擅长处理具有复杂逻辑约束和组合特征的问题，并且能够与搜索技术、启发式算法和专门的求解器进行有机结合。 在本书的框架下，AI和OR技术被用于增强和扩展约束编程的能力，主要体现在以下几个方面： 1. AI驱动的约束建模与推理： 利用机器学习技术从数据中学习隐藏的约束关系，或者自动发现和生成新的约束，从而更精确地描述问题。AI还可以用于增强CP求解器中的约束传播和推理能力，使其能够更快地排除不可行解。 2. OR方法在CP求解中的应用： 将运筹学中的精确算法（如整数规划、混合整数规划）或元启发式算法（如遗传算法、模拟退火）与CP求解器结合，形成混合求解器。这种混合方法能够充分发挥各自的优势，例如，整数规划擅长处理线性结构和全局最优性，而CP则更灵活地处理复杂的逻辑和组合约束。 3. AI与OR技术在CP解空间搜索中的协同： 利用AI的搜索策略（如强化学习、搜索导航）来指导CP求解器的搜索过程，使其能够更有效地探索大规模的解空间，避免陷入局部最优。同时，OR中的启发式方法也可以用来生成高质量的初始解，帮助CP求解器更快地收敛。 4. AI与OR在CP参数调优与配置上的应用： 组合优化问题中的CP求解器通常有大量的参数需要调优。AI技术，如机器学习和实验设计，可以用来自动化这一过程，找到最优的参数组合。 关键研究方向与贡献 本书内容涵盖了AI与OR技术在约束编程框架下解决组合优化问题的一系列关键研究方向，包括但不限于： 混合求解器设计与实现： 详细探讨如何设计和构建结合CP、数学规划（LP/MIP）、以及各种启发式和元启发式算法的混合求解器。研究不同算法组合的优势与局限性，以及它们在特定问题类型上的性能表现。 基于学习的约束编程： 介绍如何利用机器学习技术，如神经网络、决策树、支持向量机等，从历史数据中学习问题特性、约束模式，或预测求解器性能，从而辅助求解过程。这包括学习约束传播规则、学习搜索启发式函数、学习自动构建模型等。 AI驱动的解空间探索策略： 聚焦于如何利用AI技术（如强化学习、深度学习）来开发更智能的解空间搜索策略，例如，学习如何选择下一个变量进行赋值、如何选择约束传播的顺序，以及如何设计更有效的局部搜索算子。 不确定性下的组合优化： 探讨如何将AI和OR技术应用于处理存在不确定性的组合优化问题，例如，随机规划、鲁棒优化等，并结合CP的建模能力来处理不确定性带来的复杂约束。 大规模组合优化问题的近似算法与启发式方法： 介绍如何利用AI和OR的结合来设计高效的近似算法和元启发式方法，以在合理时间内找到高质量的近似最优解，尤其适用于NP-hard问题。 特定应用领域的研究： 书中还将展示AI与OR技术在约束编程框架下解决具体应用问题的成功案例，例如，在智慧城市中的交通流优化、智能制造中的生产计划与排程、供应链管理中的库存与物流优化、以及金融工程中的投资组合优化等。 读者群体与预期收益 本书的目标读者群体十分广泛，包括： 组合优化领域的研究人员： 为他们提供最新的理论进展、方法论创新以及未来研究方向的启示。 人工智能与运筹学领域的专家： 促进这两个领域的学者之间的交流与合作，激发新的研究思路。 计算机科学与工程专业的学生： 作为一本深入的教材或参考书，帮助他们理解和掌握解决复杂优化问题的高级技术。 工业界工程师与数据科学家： 提供解决实际业务挑战所需的工具和技术，帮助他们设计更高效、更智能的解决方案。 决策者与项目管理者： 帮助他们理解先进的优化技术如何能够提升决策的科学性和效率。 通过阅读本书，读者将能够： 深入理解人工智能与运筹学技术在解决组合优化问题上的互补性与协同性。 掌握约束编程作为通用问题建模与求解框架的强大能力，以及AI/OR技术如何增强其效能。 熟悉一系列前沿的AI驱动和OR增强的约束编程技术，以及它们在不同问题类型上的应用。 获取解决现实世界复杂组合优化问题的实用工具和技术洞察。 认识到AI与OR融合的巨大潜力和未来发展趋势。 结论 《人工智能与运筹学技术融合：组合优化问题约束编程中的AI与OR技术综合/会议文集》不仅是一份学术研究的汇编，更是对未来智能决策系统发展方向的一次深度探索。它清晰地展现了如何通过跨学科的融合，构建更强大、更智能的工具来应对我们日益复杂的世界所带来的挑战。本书将成为该领域不可或缺的参考资源，激励更多的研究和创新，推动AI与OR技术在解决组合优化问题上实现新的突破。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆