ML_OR智能决策

近日，2023年第六届“难解问题的表示、算法与应用研讨会”（HCP2023）在云南昆明胜利举行。联想研究院人工智能实验室机器学习主管研究员袁浩受邀出席。

在多制程多阶段的生产方式、充满不确定性的生产场景、复杂工艺和高故障率等生产环境中，“计划”与“执行”之间往往存在无法避免的隔阂，不能完全让理想的计划照进生产的现实。

因果推断与人工智能结合，不仅能提高算法模型的场景适应性，还可帮助用户理解模型的决策过程，提高其有效性。这将有助于缩小研究与应用之间的差距，促进先进的人工智能技术在商业领域的应用。

传统MRP面对复杂的物料替代关系计算效率低，难以处理物料计划管理中的多目标多约束问题，催生着MRP不断向更强大、高效和灵活进化。欢迎12月10日（周六）20：00莅临直播间，与我们一同交流探讨。

目前市面上都有哪些数学规划求解器可供选择？各自又有哪些技术优势，能够支持哪些类型的数学规划模型呢？接下来我们对市面上常见的求解器进行一下梳理总结！