从交通优化、信息传播优化、用户网络分析，组合优化这一传统计算问题在日常应用中无处不在。然而，这类问题往往是NP难题，并需要大量的专业知识和试错来解决。在机器学习席卷各个行业的同时，我们不禁想问：组合优化这一传统的应用数学问题是否也会有新的自动化的解决方法呢
强化学习旨在实现可自主与环境交互并提升自身性能的智能体，被DeepMind认为是实现其“通用人工智能”理想的主要途径之一，并且在AlphaGo到AlphaGo Zero的演进中扮演着越来越重要的角色。然而，强化学习技术应用门槛高，在落地应用上还有不少的局限
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