博士招生 | 埃因霍温理工大学武垚欣博士招收深度学习及组合优化方向博士研究生(秋季可入学)和CSC留学生
2023-07-10
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各位同学好:
埃因霍温理工大学武垚欣博士招收深度学习及组合优化方向博士研究生(2023年秋季可入学)和CSC留学生。
导师简介
武垚欣博士目前是埃因霍温理工大学(Information Systems Group, Faculty of Industrial Engineering and Innovation Sciences)的助理教授,毕业于南洋理工大学(School of Computer Science and Engineering)。他以第一或通讯作者身份在国际顶级会议(NeurIPS, ICML, ICLR等)及其期刊(TNNLS, TKDE, TITS等)发表论文多篇。
个人主页:https://research.tue.nl/en/persons/yaoxin-wu Google Scholar:https://scholar.google.com/citations?user=0qRnmK8AAAAJ&hl=en
学生科研方向
Neural Heuristics Design (基于神经网络的启发式算法设计) Neural Integer Programming (基于神经网络的整数规划研究) Multi-Objective Combinatorial Optimization (多目标优化研究) Routing & Scheduling: TSP & VRP, Airport Ground Handling, Train Unit Shunting, Metro Rescheduling, etc. (路径规划及调度问题研究)
博士生申请条件
满足埃因霍温理工大学博士入学要求及其语言要求,请参考以下链接。
https://www.tue.nl/en/education/graduate-school/phd-at-tue/how-to-become-a-phd-candidate https://www.tue.nl/en/education/become-a-tue-student/admission-and-enrollment/language-proficiency-requirements
具有硕士学位,专业方向包括但不限于计算机工程,人工智能,交通工程,自动化,通信工程。 具备良好编程能力,熟悉运用Python, Pytorch, Tensorflow等。 具备机器学习、深度学习和优化算法的基础知识储备。已有相关科研经验或发表论文者优先。
联系方式
有意向者请发送邮件至y.wu2@tue.nl。邮件中请提供详细个人简历和相关研究计划。
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第83篇:Machine-Learning–Based Column Selection for Column Generation
第82篇:最新!205页运小筹优化理论学习笔记发布(2021年9月--2022年3月)!
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第80篇:【鲁棒优化】| 论文笔记:The Price of Robustness - 列不确定性模型部分的推导和一些思考
第79篇:ORers\ Bling Chat | 【高光聊天记录集锦-01】:运小筹读者群里那些热烈的讨论
第78篇:优化| 手把手教你学会杉数求解器(COPT)的安装、配置与测试
第77篇:【教学视频】优化 | 线性化(2):连续变量 * 0-1变量的线性化
第76篇:【教学视频】优化 | 线性化:两个0-1变量相乘的线性化
第75篇:强化学习实战 | DQN和Double DQN保姆级教程:以Cart-Pole为例
第74篇:强化学习| 概念梳理:强化学习、马尔科夫决策过程与动态规划
第73篇:强化学习实战 | Q-learning求解最短路(SPP)问题
第72篇:鲁棒优化 | 以Coding入门鲁棒优化:以一个例子引入(二)
第71篇:鲁棒优化|基于ROME编程入门鲁棒优化:以一个例子引入(一)
第70篇:优化|含分式的非线性规划求解: 基于Outer Approximation的Branch-and-cut 算法及其Java实现
第69篇:科研工具 | 手把手教你玩转文献管理神器:Endnote
第68篇:相约深圳 | 2022 INFORMS 服务科学国际会议·征稿通知
第67篇:鲁棒优化| 利用rome求解鲁棒优化简单案例:以CVaR不确定性集为例
第66篇:机器学习 | 交通流特征工程小技巧和思考
第65篇:最新!145页运小筹优化理论学习笔记发布(2021年4月--9月)!
第64篇:优化 | 手把手教你用Python调用SCIP求解最优化模型
第63篇:优化 | 随机规划案例:The value of the stochastic solution
第62篇:工具 | draw.io: 科研流程示意图必备大杀器
第61篇:优化 | 开源求解器SCIP的安装与入门教程(Windows+Python)
第60篇:优化|Gurobi处理非线性目标函数和约束的详细案例
第59篇:让出租车更“懂”您的出行
第58篇:测试算例下载:《运筹优化常用模型、算法及案例实战:代码手册》
第57篇:鲁棒优化|分布式鲁棒优化转化为SOCP案例及代码实现(Python+RSOME)
第56篇:鲁棒优化 | 分布式鲁棒优化简单案例及实战(RSOME+Gurobi)
第55篇:【尾款+发货】|【代码手册】 《运筹优化常用模型、算法及案例实战:Python+Java实现》 开始支付尾款和发货啦!!!
第54篇:深度强化学习之:PPO训练红白机1942
第53篇:简单装配线平衡问题
第52篇:【视频讲解】CPLEX的OPL语言:可视化的优化模型求解解决方案
第51篇:算法 | 基于英雄联盟寻路背景的A星算法及python实现
第50篇:【转发】清华大学深圳国际研究生院2021年物流工程与管理项目优秀大学生夏令营报名通知
第49篇:优化 | 精确算法之分支定界介绍和实现(附Python代码)
第48篇:【顶刊论文速递】综述:服务科学视角下的金融科技
第47篇:【重新发布】|《运筹优化常用模型、算法及案例实战:Python+Java实现》 【代码手册】 开始预购啦!!!
第46篇:智慧交通可视化:手把手教你用Python做出行数据可视化-osmnx 包入门教程
第45篇:优化 | Pick and delivery problem的介绍与建模实现(二)
第44篇:推一个知乎学弱猹的公众号
第43篇:元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python实现)
第42篇:优化|视频详解Python调用Gurobi的应用案例:TSP
第40篇:运小筹第四期月刊发布!
第38篇:浅谈 | P问题、NP问题、NPC问题、NP-Hard问题
第37篇:一份掏心掏肺的信息素养笔记分享
第35篇:优化|高级建模方法(Gurobi):线性化表达小技巧
第34篇:深度强化学习介绍 | Deep Q Network——理论与代码实现
第32篇:优化 | Pick and delivery problem的简介与建模实现(一)
第31篇:最新!运小筹月刊-1月份发布!
第30篇:“Learn to Improve”(L2I):ICLR文章分享 | 运用RL解决VRP问题
第29篇:线性规划求解小程序 | 基于Python 的Cplex 求解器图形化界面
第27篇:Julia安装与配置Jupyter Notebook
第26篇:期刊征文| IEEE TRANSACTIONS应对COVID-19的特刊征文消息速递
第25篇:两阶段随机规划(Two-stage Stochastic Programming):一个详细的例子
第24篇:最新!运小筹月刊-12月份发布!
第23篇:Python调用Gurobi:Assignment Problem简单案例
第22篇:初识随机规划:一个小小例子
第21篇:机器学习运用到VRP的若干小知识
第20篇:运筹学与管理科学TOP期刊揭秘 —Service Science
第19篇:手把手教你用Python实现Dijkstra算法(伪代码+Python实现)
第18篇:运筹学与管理科学大揭秘—TOP期刊主编及研究方向一览
第17篇:优化 | 手把手教你用Python实现动态规划Labeling算法求解SPPRC问题
第16篇:代码 | 运小筹GitHub项目上线啦,快来标星收藏吧!!
第15篇:最新!运小筹月刊首次发布!
第14篇:优化| 手把手教你用Python实现Dijkstra算法(附Python代码和可视化)
第13篇:优化|手把手教你用Python调用Gurobi求解最短路问题
第12篇:优化| 手把手教你用Java实现单纯形法
第11篇:优化| 手把手教你用Python调用Gurobi求解VRPTW
第10篇:优化 | 两阶段启发式算法求解带时间窗车辆路径问题(附Java代码)
第7篇:优化 | TSP中两种不同消除子环路的方法及Callback实现(Python调用Gurobi求解)
第6篇:元启发式算法 | 禁忌搜索(Tabu Search)解决TSP问题(Python代码实现)
第5篇:论文代码复现 | 无人机与卡车联合配送(Python+Gurobi)
第4篇:优化|Shortest Path Problem及其对偶问题的一些探讨(附Python调用Gurobi实现)
第3篇:可视化|Python+OpenStreetMap的交通数据可视化(二):OpenStreetMap+Python画城市交通路网图
第1篇:Python+networkX+OpenStreetMap实现交通数据可视化(一):用OpenStreetMap下载地图数
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