#领读计划#
介绍：考虑到『运筹OR帷幄』和其他算法类公众号和网络平台中有很多原创文章和优质内容没有得到充分讨论，『运筹OR帷幄算法社区』知识星球特开展 #领读计划#，每月一次由“领读人”带队Paper|教学视频|原创技术推文等线上Meetup小组学习，组织大家对感兴趣的话题开展深度讨论，结识志同道合的“队友“。
与【运筹OR帷幄】OR Talk系列的最大区别：小规模，自由交流，以及深度探讨！
2020 #领读计划# 活动流程
1，时间--每月一次，本期为三月第三周周日（3月22日）21:00
2，形式--zoom线上语音室，领读人主持并领读，后自由讨论发言交流，限20人
3，流程：
1）第一周/第二周发文，介绍候选领读人以及领读材料
2）第二周投票截止（投票规则为 公众号+知识星球 投票总和最高者），选出领读人
3）第三周周日21点前在知识星球提供zoom入口地址，大家可以调试网络环境进入语音室。领读人先讲解领读材料，后续自由交流（如少于10人，则开放全员麦克权限）
4）第四周发文当月领读人回顾，观众可留言推荐下月领读人或领读材料
注：时间节点若有变化，会在知识星球内及时更新（公众号暂无法做到及时同步）
领读人招募：获得30w+曝光机会，推广自己或团队的工作，并有100元领读基金
2020.03#领读计划#候选领读人
候选领读人A：【运筹OR帷幄】主编--留德华叫兽
领读人简介：美国Clemson应用数学硕士、博士候选人，德国海德堡大学数学博士，博士研究方向为离散优化在计算机视觉的交叉应用。读博期间于意大利博洛尼亚大学和法国巴黎综合理工访问10个月，意大利IBM Cplex实习半年。现于德国某汽车集团无人驾驶部门机器学习组，担任计算机视觉研发工程师。
- 题目：混合整数规划/离散优化的精确算法--分支定界法及优化求解器
- 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27659600
- 本文提纲：
- 1.整数规划回顾
- 2.算法复杂度
- 3.精确解--分支定界法
- 4.分支定界法的“收敛”
- 5.启发式/近似算法
- 6.运筹学的“引擎”--优化求解器
- 7.整数规划模型的意义
候选领读人B：【运筹OR帷幄】优化版块主编--覃含章
领读人简介：麻省理工学院计算科学与工程博士在读，清华大学工业工程与数学双学士。研究方向为大规模机器学习和强化学习算法在运营管理中的应用。
- 题目：在线学习(MAB)与强化学习(RL)：无穷时间动态规划模型和算法算法
- 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104641915?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=34447000862720
- 本文提纲：
- 1.Dynamic Programming（DP，动态规划）模型的介绍
- 2.重要性质：单调性与压缩性
- 3.马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）
- 4.Value Iteration算法(VI)：一些分析
- 5.Policy Iteration算法(PI)和线性规划(LP)算法（分发补充材料）
候选领读人C：【运筹OR帷幄】副主编--王源
领读人简介：东北大学系统工程专业博士毕业，曾在华为诺亚方舟实验室实习。目前在香港中文大学（深圳）从事博士后研究。主要研究方向为生产调度，航空航迹优化和GPU加速优化问题的求解。
- 题目：Convergence of the Surrogate Lagrangian Relaxation Method(代理拉格朗日松弛法的收敛性)
- 原文链接：https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10957-014-0561-3
- 本文提纲：
- 1 拉格朗日松弛方法求解整数规划/混合整数规划问题简介
- 2 传统拉格朗日松弛方法步长选择的困境
- 3 代理拉格朗日松弛方法简介
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