机器学习与优化融合：探索智能优化新路径与应用场景

随着科学研究和工业应用的问题规模与复杂度不断提升，传统优化方法正面临前所未有的挑战。不论是进化算法、群体智能还是数学规划技术，在处理高维空间、动态环境以及计算密集型任务时，往往表现出效率不足、适应性受限等短板。在此背景下，机器学习（ML）与优化领域的深度融合催生了新一代智能优化范式，为突破传统瓶颈开辟了全新路径。

近年来，深度学习、强化学习、贝叶斯优化等技术的突破性进展，为优化算法注入了前所未有的智能基因。通过挖掘问题空间的隐含模式、构建复杂映射模型以及开发代理模型，机器学习正推动优化方法从随机探索向智能引导转型。例如，在计算流体动力学（CFD）和分子对接等计算成本高昂的领域，基于机器学习的代理模型可显著降低评估开销，使原本难以处理的复杂问题变得可解。更值得关注的是，学习增强型优化器在动态环境中展现出实时自适应能力，为自动驾驶、智能调度等自主系统的发展奠定了基础。

当前学术界正经历从传统优化策略向学习感知型框架的范式迁移。这场变革的核心在于利用机器学习揭示问题结构特征，从而指导优化过程的高效推进。例如，通过强化学习动态调整元启发式算法的参数，或是利用生成对抗网络（GANs）修复不可行解，均体现了智能优化技术的创新突破。从长远来看，这一趋势将推动“智能优化学习”概念的落地——即由机器学习自主完成算法选择、配置与协同，最大限度减少人工干预。

为系统梳理该领域最新进展，《Tsinghua Science and Technology》期刊特推出专题征稿，聚焦机器学习与优化技术的深度集成。征稿范围涵盖四大方向：一是学习驱动的优化算法创新，包括代理辅助进化计算、深度增强元启发式方法等；二是优化器中的ML技术应用，如搜索空间表征学习、解决方案质量预测模型等；三是面向复杂问题的智能优化，涉及大规模多目标优化、动态约束优化等场景；四是实际应用与评估体系构建，覆盖工业4.0、药物研发、可持续能源等领域的案例研究及新型基准测试集开发。

本专题欢迎原创性研究成果，尤其鼓励提交突破传统方法局限、展现学习驱动优化独特价值的论文。投稿需通过期刊在线系统提交，截止日期为2026年6月30日。所有稿件将经历严格的同行评审流程，优秀论文将获得快速出版通道。

《Tsinghua Science and Technology》由教育部主管、清华大学主办，是信息科学领域具有国际影响力的综合性学术期刊。创刊于1996年，由中国工程院院士孙家广教授担任主编，重点刊载人工智能、大数据、通信工程、控制科学等方向的原创研究成果，致力于搭建高水平学术交流平台。期刊主页及投稿系统可通过访问https://mc03.manucentral.com/tst获取详细信息。

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