梯度提升树（梯度提升树和随机森林哪个好）



在面对资源分配、实验设计、任务调度或在众多选择中选择最有效的路径时，采用机器学习+运筹优化的策略，可以快速找到最优或接近最优的解决方案，帮助我们做出决策。

这种策略实际上是一种强大的工具组合，可以让决策更智能、优化更高效。作为近几年数据科学和人工智能领域的一个重要研究方向，它不仅加快了计算速度，还能挖掘出隐藏的价值，让优化结果更准确、更有用。无论是制造、城市管理还是金融，都非常适用。

这种融合同时也为我们解决复杂问题提供了新的思路和方法，是如今优化领域的新热点，顶会顶刊都已经发表了不少，比如《Nature Machine Intelligence》的HypOp框架、NIPS的BQ-NCO方法、AAAI的LCH-Regret方法等。

我这次就帮同学们整理了机器学习+运筹优化的最新论文，代码基本都开源了，方便大家复现找灵感。

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方法：论文提出了一种名为 HypOp 的新框架，旨在解决高维约束组合优化问题。HypOp 利用超图神经网络来处理复杂的约束关系，并通过分布式和并行训练架构提高了算法的可扩展性和效率，适用于多种科学和工程领域的应用。

创新点：

方法：论文探讨了如何利用神经网络解决组合优化问题（COPs），提出了一种新的方法，将COPs建模为马尔可夫决策过程（MDPs），并使用基于Transformer的架构进行策略学习，显著提升了五类问题的泛化性能。

创新点：

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方法：论文探讨了基于深度强化学习的神经组合优化（NCO）方法，特别是学习构造启发式（LCH）在解决组合优化问题（COPs）中的应用，提出了一种新的基于遗憾机制的LCH方法，旨在改善解决方案构建过程中的收敛性和网络表示能力。

创新点：

方法：论文提出了一种名为 NHDE的新方法，用于解决多目标组合优化（MOCO）问题。NHDE 通过增强多样性来生成更多的帕累托解，它结合了深度强化学习（DRL）和图注意力机制，以提高解决方案的多样性和性能。

创新点：

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