SMU 莱尔研究员通过机器学习和优化集成推进决策获得NSF资助

新加坡管理大学莱尔工程学院的教员 Dr. Miju安 和 Dr. Harsha Gangammanavar 从 运筹学与工程管理系 收到了 国家科学基金会 授权在数据科学领域内更有效地整合机器学习和优化.

利用数学优化模型, 机器学习方法, 广泛的数据集, 研究人员和从业人员提高了做出明智决策的能力. 然而, 这个过程的一个关键方面——准确估计模型参数——揭示了这个研究项目旨在解决的显著差距.

“数据科学的发展正在进行中, 机器学习和优化的融合不仅提高了决策能力，而且为复杂问题的创新解决方案铺平了道路,”医生说。. Gangammanavar. “我们希望获得有价值的见解和方法，有助于该领域的发展, 展示跨学科合作在应对现代挑战中的重要性.”

决策过程通常包括根据历史数据制定模型, 估计其参数, 然后利用优化技术推导出可能的最佳决策. 传统上，机器学习已经被用来从过去的记录中预测这些参数. 虽然这种方法在模拟中已经证明了有希望的结果, 这通常会导致次优结果. 这主要是因为机器学习模型的性能是基于预测误差来评估的, 哪些不一定与优化框架生成的决策的有效性相一致.

研究的主要目标是设计创新的损失函数，以更好地捕捉决策的价值, 开发易于处理的优化模型的重新表述, 并应用大规模的计算算法来有效地解决这些挑战. 通过关注三种不同类型的损失-时效价值, 最优处方, 一阶条件——这项研究将放松现有的关于机器学习模型及其数学性质的假设.

本科生和研究生将通过合作项目来验证所提出的方法，以应对数据科学中复杂的跨学科挑战，从而获得实践经验. 与美国国家科学基金会数据科学基金会研究所的合作将提供额外的支持, 包括对课程设计和教材开发的指导.

“通过改善从金融和医疗保健到物流和环境科学等各个领域的决策过程，该项目有可能在运营效率和有效性方面取得重大进展,”医生说。. 安.

关于Bobby B. 莱尔工程学院
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