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数学优化与机器学习
数学优化和机器学习可以为未来的指导提供复杂的决策和预测行动。爱德华·罗斯伯格（Edward Rothberg）的《福布斯》（Forbes）的文章重点介绍了这些技术之间的四个关键差异：分析类型，应用程序，适应性和成熟度。数学优化通过考虑多个级别的决策来确保系统性运营绩效，优化盈利能力，同时消耗更少的情况，从而改善了问题的解决。当机器学习在复杂的业务问题上达到限制时，数学优化将取代获得最佳结果。这些高级分析工具包括描述性（对过去或时事的见解），预测性（预测未来事件）和规定性（决定达到业务目标的决定）。在基于历史数据的基于历史数据方面擅长预测机器，但使用最新数据，数学模型和基于算法的求解器，数学优化为挑战业务问题生成了解决方案。机器学习的输出可以指导决策，但无法处理复杂的，相互联系的决策集，例如数学优化可以。机器学习用于各种应用程序，包括图像识别，产品建议和自动驾驶汽车，而数学优化解决了整个企业频谱的大规模业务问题。数学优化和机器学习对我们世界的各个行业和各个方面产生了深远的影响，两种技术在多个领域都被广泛采用。在本节中，共有18篇已发表的论文可用于详细信息。随着企业在以不断变化和中断为特征的环境中运作，数学优化应用程序可以轻松地适应变化的条件，从而提供必要的可见性和敏捷性，以有效地响应中断。相比之下，机器学习应用程序通常在“模型漂移”方面困难，从而导致随着时间的推移降低预测能力。尽管数学优化模型的鲁棒性需要在建筑物上进行更多的前期投资，但它在整个行业中广泛应用了良好的记录。另一方面，机器学习已经达到了普遍存在的状态，但是由于无法满足其能力，因此其膨胀期望的高峰可能会导致幻灭。但是，这两种技术都对世界都有持久和不断扩大的影响，企业找到了创新的方法来利用这些AI工具来应对其最重要的业务挑战。这本数学特刊探讨了优化，机器学习和数学建模的收敛性。从图像识别到自动驾驶汽车的一系列应用程序受益于这些相互联系的字段。鼓励研究人员提交专注于解决复杂问题的新分析或数值方法的论文。潜在的主题包括机器学习基础，新算法和体系结构，数据分析以及在各种科学中的应用。手稿可以在www.mdpi.com上在线提交，并且接受的论文将连续出版在日记中，并具有单盲的同行评审过程。客座编辑Andrey Gorshenin教授，Mikhail Posypkin博士教授以及Vladimir Titarev博士教授邀请研究文章，评论文章或简短的沟通，以展示有关数学建模，优化，优化和机器学习的无与伦比的方法。提交的论文应符合适当的格式，并利用明确的英语写作来进行国际理解。作者可以选择MDPI的专业编辑服务，以在发布之前或在修订过程中完善其工作。本期刊所包含的研究领域包括数学建模，优化技术，控制理论，高性能计算，随机过程，数值分析，计算流体动力学，机器学习和数据分析。为了促进轻松的浏览，根据相关主题组织了论文，使学者可以更轻松地在广泛的范围期刊上行驶。此分类还提高了特殊问题中文章的可见性，这些问题旨在突出特定的研究主题。通过提高可发现性和引文率，这些问题对科学研究的影响产生了重大贡献。创建特殊问题不仅有助于作者之间的联系，而且鼓励科学界的合作努力。此外，这些问题通常通过社交媒体平台获得外部晋升，从而扩大了其覆盖范围和可见度。此外，可以将10篇文章的特殊问题汇编成专用的电子书，以确保快速传播研究结果。有关MDPI关于特殊问题的政策的更多信息，请参阅提供的链接。
数学优化算法开发人员
在Eta-Fabrik，我们的核心知识之一是工业能源系统的综合和操作优化。我们通过使用开源和商业求解器应用数学优化来得出客观解决方案。虽然这对于我们大多数问题都可以正常工作，但有些人需要我们在当前的研究项目中开发的自定义算法解决方案。
数学优化中选择的主题
作为应用数学领域中更高级的课程，本课程的重点是传统方法论和数学优化领域的最新发展。本课程将数学优化作为一种灵活的方法，可扩展学生解决问题的能力。学生被教导如何将（现实生活中）的重大复杂性转化为正式的数学优化问题。此外，学生将学习如何选择，应用和/或创建有效的优化程序来有效地解决这些优化问题。本课程背后的一般理念是面向应用程序的。由生物工程中的各种应用（包括但不限于生物信息学）驱动，将引入数学优化的几种理论概念，并将其研究到一个允许这些概念在实践中适用的水平。因此，主要重点将放在这些概念的应用和实施（以编程语言）上。
数学优化中数据驱动的解释性的框架
数学编程的进步使得有效地解决了几十年前被认为是棘手的大规模现实问题。但是，由于将优化软件视为黑匣子，因此可能无法接受最佳解决方案。al-尽管科学家对此充分理解，但对于从业者来说，这很容易获得。因此，我们主张将解决方案作为另一个评估标准的解释性，即其目标价值旁边，这使我们能够找到这两个标准之间的交易解决方案。可以通过与过去在类似情况下实施的（不一定是最佳的）解决方案进行比较。因此，首选具有相似特征的溶液。al-尽管我们证明在简单的情况下，解释模型是np-hard，但我们表征了相关的多项式解决案例，例如可解释的最短路径问题。我们在人工和世界道路网络上进行的数字实验都显示了由此产生的帕累托前沿。事实证明，可执行性的成本可能很小。
在物联网网络中的优先服务的数学优化方法用于能源受限的智能城市
摘要智能城市的发展受到物联网（IoT）技术进步的积极影响。此外，由于新型应用程序的需求，已经出现了新的服务水平，因此必须根据每项服务的技术要求来管理这些新的服务级别，以便有效地将信息从Origin Iot设备路由到基础站。然而，目前的全球能源危机要求技术系统从能耗效率，碳足迹降低和可持续性方面提高意识。从这个意义上讲，我们提出了一个数学优化模型，该模型能够在IoT网络中路由不同的服务，考虑到所提供的服务的优先级不同，同时减少了具有优先级的服务网络的能源消耗。换句话说，该提案旨在延长关键能源城市基础设施中物联网网络的生命周期，以确保网络提供的服务中最高的质量。最后，考虑到不同类型的服务和网络大小，我们的建议在不同的物联网网络方案中进行了评估。关键字：数学优化模型，关键服务，能源消耗，智能城市，物联网网络。
不确定性下的能源枢纽运营与规划
摘要 跨多种能源载体共同设计能源系统越来越受到研究人员和政策制定者的关注，因为它是提高能源部门整体效率的重要手段。人们特别关注的是所谓的能源枢纽，即以电力、天然气、热能、氢气以及水生产和消费设施为特色的能源社区集群。管理能源枢纽需要处理多种不确定因素，例如可再生能源发电、能源需求、批发市场价格等。这些不确定性需要复杂的决策技术，数学优化是近年来文献中提出的主要决策方法。在本文中，我们总结、回顾和分类了应用数学优化方法制定能源枢纽运营和规划决策的研究。相关方法包括稳健优化、信息差距决策理论、随机规划和机会约束优化。审查结果表明，越来越多地采用稳健方法和最近的混合方法来处理能源枢纽的多维不确定性。
机器学习 - 经济信息学系
科学关于计算机在没有明确编程的情况下学习能力的能力（Arthur Samuel，1959年））站在统计学，计算机科学和数学优化优化的统计支柱上，这是我们尝试实现AI（ARTIPHELIGECERCE）的科学数据（数据科学）的一部分 - 主要目的是：为了能够在没有人类援助的情况下分别学习计算机，并且他所学到的东西实际上也可以应用使用示例
基于数学模型算法优化电梯操作管理策略的研究
优化在石膏水果行业[J]。农业系统，2013，115：63-71。3。santos c a，spim j a，garcia A.数学建模和优化策略（遗传算法和知识库）应用于钢的连续铸造[J]。人工智能的工程应用，2003，16（5-6）：511-527。4。AraújoA，Lima J L F C，Gracia J等。基于数学建模和优化算法的耦合[J]的综合设计策略。Analytica Chimica Acta，1995，310（2）：289-296。5。Ghahremani-Nahr J，Kian R，SabetE。闭环供应链网络设计和鲸鱼优化解决方案算法的强大模糊数学编程模型[J]。具有应用的专家系统，2019，116：454-471。6。Wang L.杂交遗传算法 - 神经网络网络策略用于模拟优化[J]。应用数学与计算，2005，170（2）：1329-1343。7。Odili J B，Fatokun J O.非洲水牛优化算法的数学模型，实施和参数调整[C] // 2020年国际数学，计算机工程和计算机科学（ICMCECS）的国际会议。IEEE，2020：1-8。8。VagaskáA，GombárM，Strakaľ。 选择了用于解决工程实践问题的数学优化方法[J]。 Energies，2022，15（6）：2205。VagaskáA，GombárM，Strakaľ。选择了用于解决工程实践问题的数学优化方法[J]。Energies，2022，15（6）：2205。
MATH0062（算法交易的数学和统计数据）
该模块的第二部分是关于“随机控制”及其在算法交易中的应用。随机控制是数学优化的子场，其中代理希望随着时间的推移选择最佳动作，以在以某些随机过程为特征的随机环境中实现某个目标。财务中有许多应用程序可以作为随机控制问题提出。示例包括如何将大量股票出售的交易者设置为在每个时间点出售的股份数量，以最大化销售的销售情况（最佳执行问题），以及根据其风险返回的需求（投资组合优化问题），应根据其风险返回的需求将多少资本投资者随时间推移出现。
