人工智能在解决排班问题上的应用现状与共识是怎样的呢？

I、传统方法与机器学习的对比

以往解决实际排班问题的方法主要是采用启发式算法或元启发式算法，比如模拟退火、禁忌搜索、贪婪随机自适应搜索等等…我认为这些方法更多地属于运筹学领域。然而，近年来我们明显看到了机器学习在许多问题类型上取得的进展。特别是，我们看到神经网络被用于基于文本、音频或视频数据训练模型。那么，我想知道，科学界对于将这些方法应用于排班问题的看法如何？

II、排班问题与文本/音频/视频数据的差异

假设我们有一系列已有的排班记录可以用来训练模型。但是，排班并不属于文本、音频或视频数据，所以我不明白如何将这些信息嵌入向量空间，以准确地表示排班信息（尤其是约束条件，以确保生成的排班仍然可行）。是否有人在这个特定领域进行研究？

归纳

人工智能在解决排班问题上的应用仍然缺乏共识。目前，传统的启发式算法和元启发式算法在实际应用中更为常见。然而，通过机器学习和神经网络训练模型，有望在文本、音频和视频数据等领域取得更多进展。对于如何将排班问题与这些数据类型结合，仍然需要进一步的研究和探索。

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