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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 2,226 - 2,259 (34page)
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Recently, machine learning has revolutionized optimization. The "predict-then-optimize" approach is gaining attention globally. But there is a noticeable absence of this approach in Korea. This paper systematically reviews existing literature on this "predict-then-optimize" approach, with a focus on its potential applications in Korea. In this way, we aim to bridge the gap between machine learning and industrial engineering, especially optimization, offering insights that can empower the Korean industry to enhance efficiency, decision-making, and competitiveness in the era of data-driven optimization.
목차
Abstract
1.Introduction
2.Related Works
3.Methodology
Result and Implication
Discussion
Conclusion
Reference
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