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Methoden des Machine Learning und der Diskreten Optimierung lassen sich auf vielfältige Art und Weise kombinieren. In diesem Seminar konzentrieren wir uns auf den Einsatz von Verfahren des Machine Learning zur Verbesserung von bereits bestehenden Optimierungsalgorithmen, insbesondere von Lösern für Gemischt-Ganzzahlige (Lineare) Programme.
Bei welchen Subroutinen bekannter Optimierungsalgorithmen können Machine-Learning-Verfahren zum Einsatz kommen? Welche Methoden des Machine Learning sind besonders geeignet, um die Entscheidungsfindung in Optimierungsalgorithmen zu unterstützen? Welche Problemklassen profitieren von einem kombinierten Lösungsansatz? Diese Fragen sind in der Literatur der letzten fünf Jahre ausgiebig diskutiert und zum Teil beantwortet worden. In diesem Seminar werden wir einige Highlights aktueller Forschung näher betrachten und Einblicke in aktuelle Entwicklungen erhalten.