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CAMBranch：使用增强型 MILP 进行区分学习的分支
通过引入机器学习框架加强了解决混合整数线性规划（MILP）的分支策略，特别是通过模仿学习强分支方法，提出了一种新的框架 CAMBranch，借助变量转移生成增强 MILPs（AMILPs），并利用对比学习提高模型的能力从而改善分支决策质量。
PDF5 months ago
支持向量机中节点选择的强化学习
使用一种新颖的双模拟技术，通过强化学习模型从整个树状态中选择节点，借助图神经网络生成基于路径的概率分布，将节点选择建模为概率分布，训练模型以实现高质量的节点选择策略，并在严格时间约束下，在多个基准测试中显示出显著的性能改进。
PDF9 months ago
基于残差投影的高效确定性点云配准搜索策略
通过残差投影提出一种基于 BnB 的搜索方法，将 6 自由度的刚性变换问题分解为三个 2 自由度旋转搜索子问题，实现高效和确定性的点云配准
PDFa year ago
Yordle: 分支定界高效模仿学习
本文介绍了在 2021 年 NeurIPS 机器学习求解组合优化问题比赛中，qqy 团队的胜出方案 Yordle。该方案是一种高效的模仿学习框架，用于改进分支定界算法的性能，并通过数据采样和筛选提高准确率。在实验中，Yordle 的性能显著
PDF2 years ago
通过 Lagrangian 分解改进的神经网络验证分支定界算法
本篇论文提出了基于 Lagrangian Decomposition 的 bounding 算法和一种新的基于 activation 的 branching 策略。这些新方法应用于 BaDNB 框架中，比以前的完整验证系统具有更快的效率和更
PDF3 years ago
分支定界算法中的变量选择强化学习
文章提出了一种名为 FMSTS 的新型增强学习方法，采用一种全新的分支策略来优化整数线性规划问题，具有一致性和泛化能力，并在计算实验中验证了其有效性。
PDF4 years ago
AAAI参数化分支定界搜索树以学习分支策略
采用参数化状态来帮助泛化 “学习分支” 方法，该方法可以有效地处理各种 MILP 问题，通过模拟学习框架实现新的输入特征和架构以表示分支决策，从而在准确性和 B&B 树的大小等方面具有显著的优势。
PDF4 years ago
ICMLGLSearch: 基于学习搜索的最大公共子图检测
GLSearch 采用基于图神经网络的深度 - Q 网络的学习搜索模型来解决图之间最大公共子图的计算问题，通过枝绑定算法选择最佳节点对以加速和适应搜索过程，提供监督帮助训练 DQN，并通过实验表明该模型可以显著提高大规模图对的计算效率，为其
PDF4 years ago
神经网络验证的神经网络分支
通过训练图神经网络来设计一个有效的分支策略，能够在形式化验证神经网络的过程中减少验证时间并获得更好的验证结果。
PDF5 years ago