2025深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化
机器学习与运筹优化的融合是当今科技领域一个极具活力和潜力的交叉方向。机器学习作为人工智能的重要分支，能够从海量数据中自动挖掘规律和知识，而运筹优化则侧重于通过数学模型和算法来解决实际问题中的优化难题，两者的结合为解决复杂问题提供了全新的思路和方法。
随着深度学习技术的不断发展，其在图像识别、自然语言处理等领域的成功经验有望被引入到运筹优化领域。例如，利用深度强化学习算法来解决复杂的动态优化问题，通过深度神经网络来近似价值函数或策略函数，使算法能够更好地适应环境的变化，提高优化决策的性能。
我整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码】合集，需要的同学公人人人号【AI创新工场】自取。
论文精选
论文1：
Detecting fake news and disinformation using artificial intelligence and machine learning to avoid supply chain disruptions
利用人工智能和机器学习检测假新闻和虚假信息以避免供应链中断
方法
数据收集与预处理：从印尼、马来西亚和巴基斯坦收集数据，对数据进行预处理，包括使用Porter Stemmer（PS）和Term Frequency-Inverse Document Frequency（TFIDF）进行数据清洗和特征提取。
查询扩展：利用自然语言处理（NLP）技术，通过计算与供应链中断（SCD）相关的关键词之间的语义距离，精确预测假新闻的准确性。
支持向量机（SVM）分类器：训练SVM分类器以识别和分类假新闻和真实新闻，通过计算关键词与新闻类别之间的相关性得分来评估新闻的适当性。
混合方法研究：结合定性访谈和定量数据分析，通过与供应链领域专家的访谈验证模型的有效性。
创新点
多数据源融合：整合来自不同国家和地区的数据源，提高了模型对假新闻和虚假信息检测的准确性和泛化能力。
语义分析技术的应用：通过查询扩展和语义相似性度量，提高了对假新闻内容的识别精度，能够更准确地判断新闻与供应链中断的相关性。
SVM分类器的优化：通过训练SVM分类器，实现了对假新闻和真实新闻的高效分类，模型在测试集上的Mean Reciprocal Rank（MRR）为0.647，Precision at 5（P@5）为0.656，Normalized Discounted Cumulative Gain at 5（NCDG@5）为0.511，显示出良好的分类性能。
定性与定量结合的研究方法：采用混合方法研究，通过访谈供应链领域的专家，验证了模型在实际业务决策中的有效性和实用性，为供应链管理提供了新的决策支持工具。
论文2：
Combining metaheuristics with mathematical programming, constraint programming and machine learning
将元启发式算法与数学规划、约束规划和机器学习相结合
方法
元启发式算法的混合：提出了将元启发式算法与其他优化算法（如数学规划、约束规划和机器学习）相结合的混合元启发式算法。
层次化分类：构建了一个层次化的分类体系，将混合元启发式算法分为低层次和高层次的混合，以及继电器式和团队式混合。
语法定义：定义了一个语法，用于描述元启发式算法、数学规划、约束规划和机器学习的组合方法。
具体应用案例：通过具体的案例，如将局部搜索嵌入模拟退火算法、将元启发式算法嵌入进化算法等，展示了混合元启发式算法的应用。
创新点
统一分类体系：提出了一个统一的分类体系，为混合元启发式算法的设计和实现提供了清晰的框架，有助于系统地理解和比较不同混合方法。
语法定义的灵活性：通过定义语法，为混合元启发式算法的组合提供了更大的灵活性，允许根据具体问题设计更有效的算法。
多领域算法的融合：将元启发式算法与数学规划、约束规划和机器学习相结合，充分发挥了各自的优势，提高了解决复杂优化问题的能力。
性能提升：通过混合方法，如将局部搜索嵌入模拟退火算法，提高了算法的搜索效率和解的质量，减少了计算时间，提高了优化问题的求解效率。
论文3：
Analytics and Machine Learning in Vehicle Routing Research
车辆路径问题研究中的分析和机器学习
方法
机器学习辅助的车辆路径问题建模：利用机器学习技术，如神经网络、强化学习等，对车辆路径问题中的不确定性因素进行建模和预测。
机器学习辅助的离线和在线优化：在车辆路径问题的离线和在线优化中，使用机器学习算法来提高算法性能，包括分解策略、自适应邻域搜索和可训练的构造方法。
数据驱动的算法配置：通过机器学习方法，如统计学习和强化学习，自动调整车辆路径问题算法中的超参数，提高算法的适应性和效率。
聚类和分解策略：使用聚类算法对客户进行分组，然后应用传统的车辆路径算法来构建车辆路径，通过分解问题来降低问题的复杂性。
创新点
预测模型的构建：开发了多种预测模型，如神经网络和概率图模型，用于预测客户需求、服务时间和旅行时间等不确定性因素，提高了模型对现实世界约束和不确定性的适应能力。
算法性能的提升：通过机器学习辅助的算法，如强化学习和深度学习，显著提高了车辆路径问题的求解效率和解的质量。例如，在某些研究中，使用强化学习训练的模型在求解时间上比传统方法快20%到30%。
自适应邻域搜索：通过机器学习技术，如强化学习和深度学习，自适应地选择邻域搜索策略，提高了算法在不同问题实例和场景下的适应性和效率。
数据驱动的超参数调整：利用机器学习方法自动调整算法的超参数，减少了人工调整参数的工作量，提高了算法的性能和适应性。例如，通过统计学习方法，可以自动找到适合特定问题实例的参数设置，提高了算法的稳定性和效率。