关键词mixed integer programming
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- MM车队规模和混合配送车辆路径规划
本研究研究了一种变体的车辆路径问题，具有分割交付、异构车队、车辆 - 商品不兼容等约束条件，将问题拆分成车队设计与路径规划两个部分，并使用混合整数规划进行求解，最后通过多个实验对其进行评估，并使用约束编程的解领衔初始化建立的模型。
- 利用盒线图处理不均衡数据的学习
本研究提出两种机器学习算法应用于高度不平衡分类问题，分别采用混合整数规划和 characterize then discriminate 方法，并针对性能做出改进。
- COLIN: 连续线性数值变化的规划
本研究利用 COLIN 算法结合 LP 线性规划算法实现了 PDDL 的具体应用，支持经过规划的任务中存在线性计算，时刻变化等特殊表达形式，并且针对多参数的优化效果采用了混合整数编程算法进行优化。
- ParamILS: 自动算法配置框架
本文描述了一种自动化算法配置框架，其中提供了用于通过变化一组序数和 / 或分类参数来优化目标算法在给定问题实例类上的性能的方法，并提供了用于加速本地搜索的算法配置过程的新技术，同时通过对 SAT 的完整和不完整算法进行配置，评估了我们方法的 - 算法运行时间预测：方法与评估
利用机器学习建模算法的运行时间，对算法分析、自动参数配置等方面有重要应用，本文针对命题可满足性、旅行商问题和混合整数规划等问题，介绍了新的模型和特征，与文献中各种运行时间建模技术进行比较，实证表明本文新模型相比以往方法，具有更好的泛化性和预 - 特征选择的广义 Fisher 分数
该论文提出了广义 Fisher 评分方法和应用多核学习和混合整数规划技术来解决特征选择问题，该方法在基准数据集上优于 Fisher 评分方法和其他现有的特征选择方法。