[Operational Research] EURO 2024 학회 참가 후기

간단 소개

EURO 2024 학회 참가 후기: 최적화 분야의 최신 연구 동향과 머신러닝 융합, Stochastic optimization, 수리 최적화 연구 동향을 소개.

AI Summary

EURO 2024 학회 참가 목적 및 주요 내용
- 최적화 분야의 최신 연구 동향 및 신기술 파악을 위해 EURO 2024 학회에 참석, 특히 머신러닝과 최적화의 융합, Stochastic optimization, 수리 최적화 분야에 집중.
- 머신러닝과 최적화 융합은 최적화 모델을 머신러닝으로 대체, 최적화 모델 내 머신러닝 활용, 머신러닝 모델을 위한 최적화 활용의 세 가지 방향으로 진행.
Stochastic Optimization 및 수리 최적화 연구 동향
- Contextual Stochastic Optimization, 시나리오 기반 Stochastic optimization, Stochastic Dominance 제약 활용 모델 등 다양한 연구 발표.
- 수리 최적화 분야에서는 Explainability와 Parallel Optimization 관련 연구 발표가 있었으며, 차량 생산 및 스케줄링, 3D Bin Packing 문제 등에 대한 아이디어를 얻음.
학회 참가 후 느낀점
- 현업에서 벗어나 연구 주제 및 기술 학습의 기회, 머신러닝 방법론이 OR 영역에서 심도 있게 다뤄지고 수리 최적화 방법론에 접목하기 위한 연구가 활발히 진행 중임을 확인.
- 학회에서 얻은 새로운 내용들을 내재화하고 현업에 적용할 방안 모색의 필요성을 느낌.