Lösung von kombinatorischen Optimierungsproblemen mit Deep Neural Networks: Eine Umfrage

Kombinatorische Optimierungsprobleme (COPs) sind eine Klasse von Optimierungsproblemen, die häufig in der industriellen Produktion und im Alltag auftreten. In den letzten Jahrzehnten wurden traditionelle Algorithmen, wie exakte Algorithmen, Näherungsalgorithmen und heuristische Algorithmen, vorgeschlagen, um COPs zu lösen. Mit zunehmender Komplexität der COPs in der realen Welt haben traditionelle Algorithmen Schwierigkeiten, optimale Lösungen in kurzer Zeit zu generieren. Da Deep Neural Networks (DNNs) nicht stark von Fachwissen abhängig sind und ausreichend flexibel für die Verallgemeinerung auf verschiedene COPs sind, wurden in den letzten zehn Jahren mehrere DNN-basierte Algorithmen zur Lösung von COPs vorgeschlagen. Hier kategorisieren wir diese Algorithmen in vier Klassen und geben einen kurzen Überblick über ihre Anwendungen in realen Problemen.