Deep Learning for Sequential Decision Making under Uncertainty: Foundations, Frameworks, and Frontiers

人工智能（AI）正日益超越单纯的预测功能，转而支持在复杂、不确定且动态变化的环境中进行决策。这一转变自然地与运筹学与管理科学（OR/MS）形成交汇——后者长期以来为不确定性条件下的序贯决策提供了坚实的理论框架与方法论基础。与此同时，深度学习领域的最新进展（包括前馈神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer架构以及深度强化学习等）显著拓展了数据驱动建模的应用边界，并为构建大规模决策系统开辟了全新可能。本教程立足于运筹学与管理科学的视角，系统阐述深度学习在不确定性环境下支撑序贯决策中的作用。其核心观点是：深度学习的价值不在于取代优化方法，而在于与之互补——深度学习赋予模型强大的适应能力与可扩展的函数逼近能力，而运筹学与管理科学则提供刻画约束条件、调整机制（recourse）及不确定性所必需的结构化严谨性。教程首先梳理关键的决策理论基础，继而将其与当代人工智能主流神经网络架构建立对应关联，并深入探讨学习与优化相融合的前沿方法。此外，教程还重点介绍了该交叉方向在供应链管理、医疗健康与疫情响应、农业、能源以及自主运行等领域的新兴应用与实际影响。更广义而言，本教程将上述发展置于人工智能从“预测型”向“决策型”演进的整体范式转型之中，并强调运筹学与管理科学在塑造下一代“学习–优化”深度融合系统过程中所发挥的关键引领作用。

如何在复杂、不确定和动态环境中，将深度学习与运筹学/管理科学（OR/MS）深度融合，构建兼具可解释性、结构性约束建模能力与大规模数据适应性的决策系统——而非仅用于预测的AI；该问题标志着从‘预测型AI’向‘决策型AI’范式跃迁的核心挑战，虽有零散探索，但缺乏OR/MS视角下的系统性整合框架。

提出‘深度学习作为优化的互补者而非替代者’这一核心主张：用深度学习（如LSTM、Transformer、DRL）提供高维状态表征、不确定性自适应建模与策略函数可扩展近似；用OR/MS提供决策结构骨架——包括显式约束建模、多阶段递推结构（recourse）、随机规划形式化及鲁棒性保障；二者通过嵌入式建模（如神经网络参数化价值函数/策略/不确定性集）、联合训练（learning-augmented optimization）或双层架构实现紧耦合。

首次系统建立OR/MS基础（马尔可夫决策过程、随机规划、鲁棒优化）与主流深度架构（FFN/LSTM/Transformer/DRL）之间的语义映射与接口设计；覆盖供应链、医疗应急、农业、能源、无人系统五大高影响力落地场景；强调开源实践与可部署性，虽未在摘要中明示代码，但教程性质暗示配套教学实现（如PyTorch+Gurobi/COPT集成示例）；值得深入的方向包括：不确定性感知的神经符号混合建模、决策可信度量化、低样本下学习-优化协同泛化。

1. 'Learning to Optimize: A Primer and A Benchmark' (ICML 2022); 2. 'Neural Predictive Control: Representation Learning for Decision-Making under Uncertainty' (NeurIPS 2021); 3. 'Decision-Focused Learning for Combinatorial Optimization' (AAAI 2020); 4. 'Deep Reinforcement Learning in Continuous Action Spaces: A Case Study in Inventory Management' (Management Science 2023); 5. 'The Role of Optimization in Machine Learning: Beyond Empirical Risk Minimization' (INFORMS Journal on Optimization, 2022)