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mixed integer optimization
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无线网络异步多模型联邦学习：理论、建模和优化
本文提出了一种应用于多个下游任务的异步模型传输的联邦学习方法，通过引入调度张量来表征设备调度，并通过收敛性分析探究了资源分配、设备调度和个体模型状态等对机器学习性能的影响，进而通过非凸混合整数优化问题来调整资源分配和设备调度，以在能量消耗和
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a year ago
多变量基数分支的预训练混合整数优化
本文提出了一种新的方法，使用预训练的机器学习模型（PreMIO）来加速在线混合整数优化，并通过基于数据驱动的超平面分割可行域的多变量基数分支程序以及结合学习理论和浓度不等式来开发一个直观易懂的超参数选择策略来加入任何 MIP 求解器中。作者
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a year ago
通过最优树实现可解释的聚类
本文介绍了一种新的无监督学习算法，利用混合整数优化技术生成可解释的基于树的聚类模型，以提高群集算法的可解释性，并在医疗应用中具有重要意义。
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6 years ago
基于现代优化视角的最佳子集选择
本文提出了一种基于混合整数规划的方法来解决最佳子集选择问题，旨在通过离散优化方法扩展现有的一阶连续优化算法，为线性回归提供更高质量的可行解，并延伸到最小绝对偏差损失函数，最终实验证明本文的方法在求解 $n$ 为 1000s 和 $p$ 为
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9 years ago
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