员工分册是将可用员工分配开放班的过程。自动化它对几乎所有行业具有无处不在的实用益处，例如减少手动工作量并产生灵活，高质量的时间表。在这项工作中，我们开发了一种混合方法，将混合整数线性编程（MILP）与散点图，一种进化算法相结合，具有用作SWISSGrid的员工订购的优化，在那里是一个很大程度上是一个很大程度上的手动过程。混合方法担保遵守劳动法，最大限度地提高员工的偏好满意度，并尽可能均匀地分配工作量。最重要的是，它被证明是一种坚固且有效的算法，一致地解决了与使用最先进的商业求解器的MILP独立方法更加稳定地达到近乎最优的复杂性的逼真问题。提出了几种实际扩展和用例，该案例被纳入当前正在进行SwissGrid中的试点的软件工具中。

Algorithms that involve both forecasting and optimization are at the core of solutions to many difficult real-world problems, such as in supply chains (inventory optimization), traffic, and in the transition towards carbon-free energy generation in battery/load/production scheduling in sustainable energy systems. Typically, in these scenarios we want to solve an optimization problem that depends on unknown future values, which therefore need to be forecast. As both forecasting and optimization are difficult problems in their own right, relatively few research has been done in this area. This paper presents the findings of the ``IEEE-CIS Technical Challenge on Predict+Optimize for Renewable Energy Scheduling," held in 2021. We present a comparison and evaluation of the seven highest-ranked solutions in the competition, to provide researchers with a benchmark problem and to establish the state of the art for this benchmark, with the aim to foster and facilitate research in this area. The competition used data from the Monash Microgrid, as well as weather data and energy market data. It then focused on two main challenges: forecasting renewable energy production and demand, and obtaining an optimal schedule for the activities (lectures) and on-site batteries that lead to the lowest cost of energy. The most accurate forecasts were obtained by gradient-boosted tree and random forest models, and optimization was mostly performed using mixed integer linear and quadratic programming. The winning method predicted different scenarios and optimized over all scenarios jointly using a sample average approximation method.

我们介绍了多模式的汽车和乘车共享问题（MMCRP），其中使用一台汽车来涵盖一组乘车请求，同时将发现的请求分配给其他运输方式（MOT）。汽车的路线由一次或多个旅行组成。每次旅行都必须具有特定但不明的驱动程序，以仓库开始，然后以（可能不同的）仓库结束。即使两个骑行没有相同的起源和/或目的地，也允许在用户之间共享骑行。用户始终可以根据各个首选项列表使用其他运输方式。该问题可以作为车辆调度问题提出。为了解决该问题，构建了一个辅助图，在该图中，每次旅行在仓库中的启动和结尾，并覆盖可能的乘车共享，以时空图中的形式建模为弧。我们提出了一种基于列生成的两层分解算法，其中主问题可确保最多只能涵盖每个请求，并且定价问题通过在时间 - 时间中解决一种最短路径问题来生成新的有希望的路线空间网络。报告了基于现实实例的计算实验。基准实例基于奥地利维也纳的人口，空间和经济数据。我们通过在合理时间内基于列生成的方法来解决大型实例，并进一步研究了各种精确和启发式定价方案。

In this paper we deal with a complex real world scheduling problem closely related to the well-known Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). The problem concerns industrial test laboratories in which a large number of tests has to be performed by qualified personnel using specialised equipment, while respecting deadlines and other constraints. We present different constraint programming models and search strategies for this problem. Furthermore, we propose a Very Large Neighborhood Search approach based on our CP methods. Our models are evaluated using CP solvers and a MIP solver both on real-world test laboratory data and on a set of generated instances of different sizes based on the real-world data. Further, we compare the exact approaches with VLNS and a Simulated Annealing heuristic. We could find feasible solutions for all instances and several optimal solutions and we show that using VLNS we can improve upon the results of the other approaches.

在过去的几十年中，经典的车辆路由问题（VRP），即为车辆分配一组订单并规划他们的路线已经被密集研究。仅作为车辆的订单分配和他们的路线已经是一个NP完整的问题，因此在实践中的应用通常无法考虑在现实世界应用中应用的约束和限制，所谓的富VRP所谓的富VRP（RVRP）并且仅限于单一方面。在这项工作中，我们融入了主要的相关真实限制和要求。我们提出了一种两级策略和时间线窗口和暂停时间的时间线算法，并将遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）单独应用于问题以找到最佳解决方案。我们对四种不同问题实例的评估，针对四个最先进的算法表明，我们的方法在合理的时间内处理所有给定的约束。

在这项研究中，我们提出了一个深入的学习优化框架，以解决动态的混合企业计划。具体而言，我们开发了双向长期内存（LSTM）框架，可以及时向前和向后处理信息，以学习最佳解决方案，以解决顺序决策问题。我们展示了我们在预测单项电容批号问题（CLSP）的最佳决策方面的方法，其中二进制变量表示是否在一个时期内产生。由于问题的动态性质，可以将CLSP视为序列标记任务，在该任务中，复发性神经网络可以捕获问题的时间动力学。计算结果表明，我们的LSTM优化（LSTM-OPT）框架大大减少了基准CLSP问题的解决方案时间，而没有太大的可行性和最佳性。例如，对于240,000多个测试实例，在85 \％级别的预测平均将CPLEX溶液的时间减少了9倍，最佳差距小于0.05 \％\％和0.4 \％\％\％\％\％的不可行性。此外，使用较短的计划范围训练的模型可以成功预测具有更长计划范围的实例的最佳解决方案。对于最困难的数据集，LSTM在25 \％级别的LSTM预测将70 CPU小时的溶液时间降低至小于2 CPU分钟，最佳差距为0.8 \％，而没有任何不可行。 LSTM-OPT框架在解决方案质量和精确方法方面，诸如Logistic回归和随机森林之类的经典ML算法（例如（$ \ ell $，s）和基于动态编程的不平等，解决方案时间的改进。我们的机器学习方法可能有益于解决类似于CLSP的顺序决策问题，CLSP需要重复，经常和快速地解决。

双目标多模式共享问题（BIO-MMCP）的目的是确定旅行的最佳运输分配方式，并安排可用汽车和用户的路线，同时最大程度地减少成本并最大程度地提高用户满意度。我们从以用户为中心的角度研究了生物MMCP。由于用户满意度是共享移动性系统中的关键方面，因此我们在第二个目标中考虑用户偏好。用户可以在一天中的不同时间选择并对其首选的运输方式进行排名。通过这种方式，我们可以解释整个计划范围内的不同交通状况。我们研究问题的不同变体。在基本问题中，用户必须实现的任务顺序是预先固定的，旅行时间以及偏好在计划范围上是恒定的。在变体2中，引入了与时间有关的旅行时间和偏好。在变体3中，我们在允许其他路由决策时检查了挑战。变体4集成了变体2和3。在最后一个变体中，我们开发了一种分支和切割算法，该算法嵌入了两个双向目标框架中，即$ \ epsilon $ -constraint方法和一种加权二进制搜索方法。计算实验表明，分支和切割算法的表现优于MIP公式，我们讨论了沿Pareto边境的更改解决方案。

我们考虑将订单和机架分配给多个站点的问题，并在机器人辅助Kiva仓库中的每个站测序它们的互连处理流程。涉及问题的各种决定，它与实时紧密相关，必须实时解决，以便易于治疗。但是，利用订单分配与采摘站调度之间的协同作用效益采摘效率。我们开发了一个完整的数学模型，考虑到协同作用，以尽量减少机架访问总数。为了解决这个难以解决的问题，我们开发了一种基于模拟退火和动态规划的高效算法。计算研究表明，在解决方案质量方面，所提出的方法优于实践中使用的规则的策略。此外，结果表明，忽略订单分配政策会导致真实世界大小的实例相当最优的差距。

患者调度是一项艰巨的任务，因为它涉及处理随机因素，例如患者未知的到达流动。调度癌症患者的放射治疗治疗面临着类似的问题。治疗患者需要在推荐的最后期限内开始治疗，即入院后14或28天，而在入院后1至3天内需要迫切治疗的姑息治疗的治疗能力。大多数癌症中心通过保留用于急诊患者的固定数量的治疗槽来解决问题。然而，这种平面预留方法并不理想，并且可能在某些日子里造成急诊患者的过期治疗，同时在其他几天内没有充分利用治疗能力，这也导致治疗患者的延迟治疗。这个问题在大型和拥挤的医院中特别严重。在本文中，我们提出了一种基于预测的在线动态放射治疗调度方法。一个离线问题，其中提前已知所有未来的患者到达，以使用整数编程来解决。然后培训回归模型以识别患者到达模式之间的链接及其理想的等待时间。然后，培训的回归模型以基于预测的方法嵌入，该方法根据其特征和日历的当前状态来调度患者。数值结果表明，我们的预测方法有效地防止了应急患者的过度处理，同时与基于平面预留政策的其他调度方法相比保持良好的等待时间。

近年来，在平衡（超级）图分配算法的设计和评估中取得了重大进展。我们调查了过去十年的实用算法的趋势，用于平衡（超级）图形分区以及未来的研究方向。我们的工作是对先前有关该主题的调查的更新。特别是，该调查还通过涵盖了超图形分区和流算法来扩展先前的调查，并额外关注并行算法。

Using data from cardiovascular surgery patients with long and highly variable post-surgical lengths of stay (LOS), we develop a modeling framework to reduce recovery unit congestion. We estimate the LOS and its probability distribution using machine learning models, schedule procedures on a rolling basis using a variety of optimization models, and estimate performance with simulation. The machine learning models achieved only modest LOS prediction accuracy, despite access to a very rich set of patient characteristics. Compared to the current paper-based system used in the hospital, most optimization models failed to reduce congestion without increasing wait times for surgery. A conservative stochastic optimization with sufficient sampling to capture the long tail of the LOS distribution outperformed the current manual process and other stochastic and robust optimization approaches. These results highlight the perils of using oversimplified distributional models of LOS for scheduling procedures and the importance of using optimization methods well-suited to dealing with long-tailed behavior.

识别变量之间的原因关系是决策过程的关键步骤。虽然因果推断需要随机实验，但研究人员和政策制定者越来越多地利用观测研究由于观察数据的广泛可用性和实验的不可行性而导致的因果假设。匹配方法是对观察数据进行因果推断的最常用技术。然而，由于实验者制造的不同选择，一对一匹配中的对分配过程在推论中产生不确定性。最近，提出了离散优化模型来解决这种不确定性。虽然具有离散优化模型可能的强大推断，但它们产生非线性问题并缺乏可扩展性。在这项工作中，我们提出了贪婪的算法来解决与持续结果的观测数据的强大因果推断测试实例。我们提出了一个独特的框架，可以重新设计非线性二进制优化问题作为可行性问题。通过利用可行性制定的结构，我们开发贪婪方案，以求解稳健的测试问题。在许多情况下，所提出的算法实现全球最佳解决方案。我们在三个现实世界数据集上执行实验，以展示所提出的算法的有效性，并将我们的结果与最先进的求解器进行比较。我们的实验表明，所提出的算法在计算时间方面显着优于精确的方法，同时实现了同样的因果试验结论。两个数值实验和复杂性分析都表明所提出的算法确保在决策过程中利用大数据的力量所需的可扩展性。

本文为多代理系统开发了一个随机编程框架，在该系统中，任务分解，分配和调度问题同时被优化。该框架可以应用于具有分布式子任务的异质移动机器人团队。例子包括大流行机器人服务协调，探索和救援以及具有异质车辆的交付系统。由于其固有的灵活性和鲁棒性，多代理系统被应用于越来越多的现实问题，涉及异质任务和不确定信息。大多数以前的作品都采用一种将任务分解为角色的独特方法，以后可以将任务分配给代理。对于角色可以变化并且存在多个分解结构的复杂任务，此假设无效。同时，尚不清楚如何在多代理系统设置下系统地量化和优化任务要求和代理能力中的不确定性。提出了复杂任务的表示形式：代理功能表示为随机分布的向量，任务要求通过可推广的二进制函数验证。在目标函数中选择有风险的条件值（CVAR）作为制定强大计划的度量。描述了一种有效的算法来解决该模型，并在两个不同的实践案例中评估了整个框架：在大流行期间的捕获量和机器人服务协调（例如，Covid-19）。结果表明，该框架是可扩展的，可扩展到示例案例的140个代理和40个任务，并提供了低成本计划，以确保成功的概率很高。

疏散计划是灾难管理的关键部分，其目标是将人员搬迁到安全和减少伤亡。每个疏散计划都有两个基本组件：路由和调度。但是，这两个组件与目标的联合优化，例如最大程度地减少平均疏散时间或疏散完成时间，这是一个计算问题上的问题。为了解决它，我们提出了MIP-LNS，这是一种可扩展的优化方法，将启发式搜索与数学优化结合在一起，并可以优化各种目标函数。我们使用来自德克萨斯州休斯敦的哈里斯县的现实世界道路网络和人口数据，并应用MIP-LNS来查找该地区的疏散路线和时间表。我们表明，在给定的时间限制内，我们提出的方法在平均疏散时间，疏散完成时间和解决方案的最佳保证方面找到了比现有方法更好的解决方案。我们在研究区域进行基于代理的疏散模拟，以证明解决方案的功效和鲁棒性。我们表明，即使撤离人员在一定程度上偏离了建议的时间表，我们的规定疏散计划仍然有效。我们还研究了疏散计划如何受到道路故障的影响。我们的结果表明，MIP-LN可以使用有关道路估计截止日期的信息，以成功，方便地撤离更多人，以提出更好的疏散计划。

随着优化软件的显着改进，几十年前似乎棘手的大规模问题的解决方案现在已成为日常任务。这将更多的现实应用程序纳入了优化器的范围。同时，解决优化问题通常是将解决方案付诸实践时较小的困难之一。一个主要的障碍是，可以将优化软件视为黑匣子，它可能会产生高质量的解决方案，但是当情况发生变化时，可以创建完全不同的解决方案，从而导致对优化解决方案的接受率低。这种可解释性和解释性的问题在其他领域（例如机器学习）引起了极大的关注，但在优化方面却不那么关注。在本文中，我们提出了一个优化框架，以得出本质上具有易于理解的解释性规则的解决方案，在哪些情况下应选择解决方案。我们专注于代表解释性规则的决策树，我们提出了整数编程公式以及一种启发式方法，以确保我们的方法即使在大规模问题上也适用。使用随机和现实世界数据的计算实验表明，固有的可解释性成本可能很小。

急诊科（EDS）的表现对于任何医疗保健系统都非常重要，因为它们是许多患者的入口处。但是，除其他因素外，患者敏锐度水平和访问患者的相应治疗要求的变异性对决策者构成了重大挑战。平衡患者的等待时间首先是由医生与所有敏锐度水平的总长度相处的，对于维持所有患者的可接受的操作表现至关重要。为了解决这些要求在为患者分配空闲资源时，过去提出了几种方法，包括累积的优先排队（APQ）方法。 APQ方法在系统和敏锐度水平方面将优先评分线性分配给患者。因此，选择决策基于一个简单的系统表示，该表示作为选择功能的输入。本文研究了基于机器学习（ML）的患者选择方法的潜力。它假设对于大量的培训数据，包括多种不同的系统状态，（接近）最佳分配可以通过（启发式）优化器计算出关于所选的性能指标，并旨在模仿此类最佳行为。应用于新情况。因此，它结合了系统的全面状态表示和复杂的非线性选择函数。拟议方法的动机是，高质量的选择决策可能取决于描述ED当前状态的各种因素，而不仅限于等待时间，而这些因素可以由ML模型捕获和利用。结果表明，所提出的方法显着优于大多数评估设置的APQ方法

Decision-making problems are commonly formulated as optimization problems, which are then solved to make optimal decisions. In this work, we consider the inverse problem where we use prior decision data to uncover the underlying decision-making process in the form of a mathematical optimization model. This statistical learning problem is referred to as data-driven inverse optimization. We focus on problems where the underlying decision-making process is modeled as a convex optimization problem whose parameters are unknown. We formulate the inverse optimization problem as a bilevel program and propose an efficient block coordinate descent-based algorithm to solve large problem instances. Numerical experiments on synthetic datasets demonstrate the computational advantage of our method compared to standard commercial solvers. Moreover, the real-world utility of the proposed approach is highlighted through two realistic case studies in which we consider estimating risk preferences and learning local constraint parameters of agents in a multiplayer Nash bargaining game.

算法配置（AC）与对参数化算法最合适的参数配置的自动搜索有关。目前，文献中提出了各种各样的交流问题变体和方法。现有评论没有考虑到AC问题的所有衍生物，也没有提供完整的分类计划。为此，我们引入分类法以分别描述配置方法的交流问题和特征。我们回顾了分类法的镜头中现有的AC文献，概述相关的配置方法的设计选择，对比方法和问题变体相互对立，并描述行业中的AC状态。最后，我们的评论为研究人员和从业人员提供了AC领域的未来研究方向。

整数程序为代表广泛的真实计划问题提供了强大的抽象。尽管他们能够模拟一般调度问题，但解决大规模整数程序（IP）在实践中仍然是计算挑战。纳入更复杂的目标，例如鲁棒性对中断进一步加剧了计算挑战。我们呈现出良好的（神经网络IP系数提取），这是一种新颖的技术，它结合了增强学习和整数编程来解决鲁棒调度问题。更具体地说，尼斯使用加强学习在整数编程配方中大致代表复杂的目标。我们很高兴确定飞行员的分配到飞行机组计划，以减少中断的影响。我们将很好的比较（1）基线整数编程配方产生了可行的工作人员计划，（2）强大的整数编程配方，明确尝试最小化中断的影响。我们的实验表明，在各种场景中，良好的生成时间表导致33 \％至48 \％的中断比基线配方更少。此外，在更严重限制的调度方案中，强大的整数程序未能在90分钟内产生时间表，很好能够平均在不到2秒内构建强大的计划。

组合优化是运营研究和计算机科学领域的一个公认领域。直到最近，它的方法一直集中在孤立地解决问题实例，而忽略了它们通常源于实践中的相关数据分布。但是，近年来，人们对使用机器学习，尤其是图形神经网络（GNN）的兴趣激增，作为组合任务的关键构件，直接作为求解器或通过增强确切的求解器。GNN的电感偏差有效地编码了组合和关系输入，因为它们对排列和对输入稀疏性的意识的不变性。本文介绍了对这个新兴领域的最新主要进步的概念回顾，旨在优化和机器学习研究人员。