该研究论文旨在研究一种简单版本的普通非线性整数问题，其中所有约束仍为线性，重点在于问题的计算复杂度，涵盖了针对更一般类问题的最新成功方法。

Jun, 2009

该论文介绍了基于模型的一种新方法，使用对称解决方案的学习框架来解决复杂的 Partner Units Problem 问题，尤其在电子行业中的应用具有实际意义。

May, 2022

证明了对于约束满足问题的近似版本，线性规划松弛的规模存在超多项式下界，并且对于这些问题，多项式大小的线性规划方案与一定轮数的 Sherali-Adams 层次中产生的方案具有相同的能力；具体来说，最大割的多项式大小线性规划的可积性差可能性上界为 1/2，而最大三种满足问题的多项式大小线性规划则可能性上界为 7/8。

Sep, 2013

该论文开发了第一个独立的本地搜索模型，使用紧密移动和提升移动两种算子，解决了复杂的整数线性规划问题，并在 MIPLIB 数据集上实现了比市场上同类解决方案更好的结果。

Apr, 2023

本文研究了覆盖整数规划和线性规划的在线算法，其中在保证可行性的前提下，提出了 O (log k) 的 CLP 算法和 O (log k log L) 的 CIP 随机算法，这是多项式时间内在线算法的最优竞争比。

May, 2012

比较多元多项式函数全局优化算法，证明了使用具有半定规划的平方和松弛技术比代数方法更有效，并为实数代数几何中的广泛计算问题提供了可能性。

Mar, 2001

本文介绍了如何使用整数线性规划将自然语言处理中的推理问题建模，并提供了实例和方法。

Jun, 2023

本文研究了一种统一的框架方法用于解决一类混合整数优化问题，通过对其逻辑约束进行非线性方式的表达，结合规则化条件及基于混合精度算法，形成了凸二进制优化问题，并利用一种综合的数字策略方法解决问题。

Jul, 2019

本文介绍了关于 Grassmann 和 Stiefel 曼陀罗上的一些新的数值线性代数算法，具有优秀的性能表现，并可用于对称特征值问题、非线性特征值问题、电子结构计算和信号处理等领域中出现的约束条件进行建模。

Jun, 1998

本研究提出了一种使用监督学习的新方法来解决约束在第一阶段和第二阶段的两阶段随机整数规划（2SIP）问题，该算法预测问题的 “代表性情景”（RS），以确保解的第一阶段的可行性，并保证第二阶段的可行性。用于计算测试的应用是在两阶段整数规划的情景下，寻找代表性情景，为直线约束下的两阶段随机设施位置问题提供近乎最优解，并且具有很好的计算性能。

Dec, 2019