关键词branch-and-cut algorithm
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- 学习整数规划的切割函数生成
使用分支切割算法解决大规模整数规划问题时，关键步骤之一是选择有效的约束条件（切割平面）来减少最优解搜索空间。该论文扩展了数据驱动选择最佳切割平面生成函数的概念，并探索了使用神经网络进行依赖于实例的切割平面生成函数选择的样本复杂性。
- 一个基于 SDP 的分支定界算法用于双聚类
我们提出了一种定制的分支限界算法来解决 $k$-densest-disjoint biclique 问题，通过同时聚类数据矩阵的行和列，找到给定加权完全二分图的 $k$ 个不相交的完全二分子图（称为 bicliques），使它们的密度之和最 - 懒惰概率路标再探
本文采用新的 Branch-and-Cut 算法来修订传统的 Lazy Probabilistic Roadmaps 算法，通过在 PRM 选择的几何图上动态生成约束来阻止无法满足运动学约束的路径，评估了我们的方法在最近提出的 BARN 基 - 医学图像分析中的最小成本连通子图问题
本文提出了基于目标相关约束和新型约束生成方案的分支定界算法，旨在解决医学图像分析中 “最小代价连通子图” 问题，并在两个医学基准数据集上实现了最优求解，使得我们在精确和近似算法之间进行了定量比较，鉴定了测地线树算法是精确推理的优秀替代方案。
- ICML通过 Lifted Multicuts 的图分解分析和优化
本研究通过将图划分的特征化为一组提升的多割来研究所有分解（聚类）的集合，发现了与通过必须连接和必须割约束定义分解类以及与度量比较聚类有关的实际相关的见解。通过定义提升多割多面体的某些面的属性，定义高效的分离程序并在分支中使用这些程序，找到了