最高提速1440倍！15秒用GCN搞定隨機規劃，中科院自動化所新成果入選ICML 24

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原標題：最高提速1440倍！15秒用GCN搞定隨機規劃，中科院自動化所新成果入選ICML 24
關鍵字：場景,問題,卷積,模型,時間
文章來源：量子位
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中科院自動化研究所 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI僅需15秒即可搞定隨機規劃問題，速度比傳統方法快了1440倍！
中科院自動化研究所的新研究，利用GCN在此類問題上取得了新突破，論文已入選AI頂會ICML 2024。
這意味著，在條件不確定的情況下，也能實現高效決策。
不確定性下的決策是一類重要的決策問題，它要求決策者能夠充分考慮到所有的隨機情況并做出最合理的決策。
在數學領域，一種常用的解決方式是隨機規劃，也就是把隨機變量包含在數學規劃模型當中。
其中，兩階段隨機規劃（Two-Stage Stochastic Programming, 2SP）作為建模此類決策問題的有效方法，應用十分廣泛。
中科院自動化所的這項成果——HGCN2SP模型（HGCN代表分層圖卷積網絡），正是將2SP方法與圖卷積網絡結合，利用模型更高效地實現了此類問題求解。
論文第一作者為該所博士生吳洋，張一帆研究員是通訊作者。
什么是兩階段隨機規劃隨機規劃的基本思想是將問題的未來可能情況轉化為若干個樣本場景，然后對每個樣本場景進行優化，最后綜合所有場景的優化結果來指導當前決策。
其應用領域包括供應鏈管理、金融投資

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