『运筹OR帷幄』原创
作者:王源
前言
【运筹OR帷幄】 公众号自2018年1月1日创立后得到众多粉丝的关注。下面盘点一下【运筹OR帷幄】 学界板块的原创优秀文章(截止到2018年8月10日),方便读者根据自己的兴趣和爱好去选择性的阅读这些高质量文章,另一方面也激发大家踊跃投稿,除了原作者能得到丰厚的稿费之外,我们也开启了作者的打赏模式,读者可以对优秀文章进行打赏,原作者直接可以获得这个打赏。
本次共选择学界板块原创优秀文章 24篇,其中和运筹学相关的12篇;机器学习,数据科学,人工智能相关的8篇;运筹学与人工智能交叉的4 篇。所有文章按照在每个分类下面的浏览量进行排序。
运筹学相关优秀原创文章
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经典语句:“运筹学在国内,远没有新兴的人工智能以及传统学科统计来的普及。人工智能、统计最后几乎都能化简成求解一个能量/损失函数的优化问题。但相信很多人不知道,运筹学正是研究优化理论的学科。因此,我把运筹学称为人工智能、大数据的“引擎”,正本清源其在人工智能中重要性。
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经典语句:“无论读工业工程硕士还是博士研究生,看似读书没有风险,但是在当前社会背景下,机会成本很高,三思而行。不愿意把学位用金钱来衡量,但是社会如此,相亲的鄙视链、同事同学的比较,无时无刻的不提醒着财富和地位的重要性。工业工程的硕士博士是不是首选,因人而异”。
浏览量:1275,点赞数:16
经典语句:“在学术界,无论是做什么方向研究的,发表的论文永远都是评价一个学者学术水平最公正的标准。而观察一篇论文发表在什么期刊上,则是人们评价一篇论文质量最直接的方法(尽管在某些时候这个方法并不准确,但这确实是一个简单有效而且被人们广泛接受的方法)。无数的学者日思夜想茶饭不思,只为冲击自己心目中的那个Level,其中的苦与乐只有自己及身边的同行能懂。要想论文发表在权威期刊上,论文的质量固然重要,符合期刊的偏好与风格也是必不可少的。”
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经典语句:“进入运筹学领域7年多以来,结识了全球很多华人运筹学者。一大感觉便是,研究启发式、进化算法、元启发算法的华人学者占了多数,而研发求解器所必须的精确算法华人学者却屈指可数。CMIP和Leaves的出现打破了这一僵局。衷心希望它们早日能与世界一流的求解器匹敌,为国筑器!”
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经典语句:“题目是运筹学中的拉格朗日松弛方法(LR)与支持向量机中的拉格朗日松弛方法(LR),其实这两种方法本质上没有区别。我们可以看到LR方法集中要处理的是约束,化繁为简,以凸逼近非凸的思想。在运筹,数学优化领域,LR常用来求解混合整数规划问题,是数学方法里边求解混合整数规划问题比较有效的方法。”
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经典语句:“如果说分支定界框架是一种由内到外(相对于解空间而言)找最优的方法,一种迭代进行缩小线性松弛解空间的框架,那么割平面法就是一种从外往内(也是相对于解空间而言)找最优解的过程,而Benders Decomposition 就是提供了一种迭代进行割平面的框架。”
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经典语句:“通过最优性条件可以比较容易的验证任意的一个解是不是最优解,例如KKT条件,它是最优解的必要条件,它就可以把可行域里边很多的不是最优解的解轻松的排除掉,让我们仅仅在满足必要条件(KKT条件)的解里边进一步寻找真正的最优解。混合整数规划问题比较困难的原因之一就是很难找到最优性条件,很多情况下即使验证一个解是不是最优解都比较困难。”
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经典语句:“割平面方法,从更宏观的角度,可以看作是一种行生成方法。这里的“行”(row),指的是线性不等式。每找到一个cut,就增加一个线性不等式。”
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经典语句:“国外工业工程不是留学规划老师口中“万能专业”,什么专业都能转进来,什么工作都能找出去,只是本科硕士专业中的万金油,你可能什么都懂一点,有一项很强,也可能什么都懂一点,也什么都不精。”
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经典语句:“JuMP的另一大好处在于无缝衔接各种商业/开源solver: Gurobi, CPLEX, SCIP, Knitro, Mosek等......”
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经典语句:“对于车间调度的问题求解最优解的问题,大家使用最多的是智能算法比如遗传,模拟退火,果蝇,蝙蝠,花粉,粒子群,EDA算法等等,但是通过列生成得到的优良的下界可以对智能算法的上界进行一个良好的估计,这也是价值所在。”
机器学习,数据科学,人工智能
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经典语句:“本文所列举的课程比较多,要想一下子去穷尽所有课程显然也不现实,大可不必打好所有的数学基础再去学机器学习,最好的做法是当你对机器学习本身的理解达到一定瓶颈的时候,你可以补一补一些相关的数学基础之后再回去看机器学习的问题也许会更快的有所突破。”
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经典语句:“智能优化算法的随机性是其最大的缺陷,这个缺陷本质是人类认知、学习或经验的局限性。智能优化算法之后的算法,或许是第五次工业革命的重要引擎,将重点优化人工智能算法的随机性的缺陷,本文姑且把这种算法称之为机器智能算法。”
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经典语句:“多目标进化算法是一种基于群体的启发式方法,针对含多个互相冲突的目标的优化问题,进行综合考虑,寻找最优折中解。它主要模拟生物自然选择与进化的过程,采用随机搜素策略,适用于求解复杂的多目标优化问题并得到了广泛的应用。”
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经典语句:“比特币就是在上面的基础上加以改进形成的去中心化数字货币。在比特币中,没有银行,所有的用户都是同等的身份。”
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经典语句:“吴恩达也在课程中一直贯彻一个思想就是 在刚开始学习机器学习算法的时候最好是要自己亲自动手去实现一下,俗称就是造轮子,等到了解了这个算法的全部过程以后真正用的时候直接调用现成的算法包就好,俗称就是调包侠。所以造轮子和调包侠也不是完全矛盾的,只是侧重点不一样罢了,不同的学习阶段,不同的学习目的,你要根据自己的需求去选择造轮子还是调包。”
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经典语句:“目前对于脑的认知机制的研究还存在很多空白,生物脑的运转机制的神秘面纱没有被彻底解开,只有少部分现象被发现。脑建模是在认知脑的基础上进行的,目前的类脑计算算法还有很大的研究价值,目前发现的生物学机制只有少部分使用了计算神经学的方式进行模拟,被用在类脑计算中的机制则更加有限。”
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经典语句:“在国内,如果你说是工业工程专业的,对方很可能一脸懵逼,因为他从来没听说过工业工程,你会和他解释半天,最后他也不一定能听懂你的专业语言。”
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经典语句:“我们都知道国内的硕士研究生名为研究生其实相当于一个高级本科了,硕士生除了少部分有志读博的外,多数终极目的无非找个好工作罢了。说起来是有点可悲,研究生教育变成了职业教育,哈哈。不过各大高校,包括各位大学教授的重心依然在学术研究上,所以导致我们高校在研究生教育这块偏重学术,自然是无法满足多数研究生想找一个好工作的诉求。”
运筹学,机器学习,人工智能交叉
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经典语句:“最近,机器学习界也在反思,Neural Network+BP=AI这么一个打法究竟是否成立。Hinton直接就跳出来说:“BP在深度学习中不是必要的”,并且提出了一个叫Capsule的东西给大家思考。包括我们也知道有很多non-gradient的方法(粒子群蚁群优化等,一度被小圈子玩坏的领域,但是在新时代有无重新兴起的可能?而OR也确实能够给机器学习界带来很大的帮助:例如,以SMO求解SVM等对偶方法现在已经是标准思路。”
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经典语句:“进化算法也好,数学优化也好都只是认识问题解决问题的工具之一,工具本身并不存在绝对的优劣之分,每种工具都有其适用的场景,辨别它们的长短,找到它们合适的应用场景是我们这些用工具的人应该做的。”
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经典语句:“运筹学(优化)分支非常庞大, 所谓隔行如隔山, 学者往往对自己所在分支的概念\术语了如指掌,但是同属优化领域, 其他分支的术语就一头雾水. 仍清楚记得第一次参加学术会议, 很sb地问老板, heuristic是什么? 以及组合优化会议上问居里项目ETH同事, PTAS是什么东东?”
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经典语句:“深度学习的优化问题在运筹学看来是“小儿科”,这句话可能会打脸大部分观众。虽然目标函数非常复杂,但是它没有约束条件啊!”
文章作者:王源 系流程工业综合自动化国家重点实验室,东北大学系统工程专业博士在读。
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