論文の概要: Artificial Intelligence for Operations Research: Revolutionizing the Operations Research Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03244v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 15:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 19:35:52.832432
• Title: Artificial Intelligence for Operations Research: Revolutionizing the Operations Research Process
• Title（参考訳）: 運用研究のための人工知能:運用研究プロセスの革新
• Authors: Zhenan Fan, Bissan Ghaddar, Xinglu Wang, Linzi Xing, Yong Zhang, Zirui Zhou
• Abstract要約: 人工知能(AI)技術の急速な進歩により、オペレーティングリサーチ(OR)を含む様々な分野に革命をもたらす新たな機会が開かれた。 本稿では,AIのORプロセス(AI4OR)への統合について検討し,その有効性と効率を複数の段階にわたって向上させる。 AIとORの相乗効果は、多くの領域において、大幅な進歩と新しいソリューションを推し進める可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.39425391829825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) techniques has opened up new opportunities to revolutionize various fields, including operations research (OR). This survey paper explores the integration of AI within the OR process (AI4OR) to enhance its effectiveness and efficiency across multiple stages, such as parameter generation, model formulation, and model optimization. By providing a comprehensive overview of the state-of-the-art and examining the potential of AI to transform OR, this paper aims to inspire further research and innovation in the development of AI-enhanced OR methods and tools. The synergy between AI and OR is poised to drive significant advancements and novel solutions in a multitude of domains, ultimately leading to more effective and efficient decision-making.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術の急速な進歩により、オペレーティングリサーチ(OR)を含む様々な分野に革命をもたらす新たな機会が開かれた。 本稿では、パラメータ生成、モデル定式化、モデル最適化など、複数の段階にわたる有効性と効率を高めるために、ORプロセス(AI4OR)におけるAIの統合について検討する。 本稿では,AIがORを変換する可能性について概観し,その可能性を検討することによって,AIに強化されたORメソッドやツールの開発において,さらなる研究とイノベーションを刺激することを目的とする。 AIとORの相乗効果は、多数のドメインで大幅な進歩と新しいソリューションを推進し、最終的にはより効率的で効率的な意思決定につながる。

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