关键词mixed-integer optimization
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- 通过锥优化的鲁棒支持向量机
使用混合整数优化技术得出一种新的损失函数，使之比现有方案更好地逼近 0-1 损失函数，同时保持学习问题的凸性，具有与标准支持向量机相竞争的性能，且在存在异常值时表现更好。
- BackboneLearn: 缩放混合整数优化机器学习的库
我们提出了 BackboneLearn：一个用于扩展具有指示变量的混合整数优化问题到高维问题的开源软件包和框架。该优化范式可自然地用于构建解释性监督学习（如稀疏回归和决策树）、非监督学习（如聚类）等基本问题，而且 BackboneLearn - 应用混合整数模型预测控制及机器学习范例进行灌溉调度整合
提出了一种利用机器学习进行灌溉决策优化的预测灌溉调度程序，该程序采用 k-means 聚类方法将田地划分为不同的灌溉区域，使用长短时记忆网络对其进行动态预测，并采用混合整数优化来在最大程度上减少灌溉成本的同时提高水效率和作物产量。
- 关于 ReLU 神经网络的深度下界
本研究使用混合整数优化、多面体理论、热带几何等技术探究神经网络单隐藏层能否学习到所有函数的普适逼近定理，为可表示函数的类提供了数学支持。同时，解决了 Wang 和 Sun (2005) 关于分段线性函数的一项猜想，并提出了表示具有对数深度函 - 强优化分类树
该论文提出了一种基于流的 MIO 表达式，以用于学习最优二叉分类决策树，并可容纳相应的边际约束，从而使决策树设计变得透明和公平。作者通过实验证明，其相较同类现有 MIO 方法，在性能和计算速度方面有明显提升。
- 一个易于使用的实际多目标优化问题套件
提供一个包括 16 个实际边界约束的多目标优化问题的集合，其中有 4 个混合整数优化问题，它们可以用来评估进化多目标优化算法的性能，并提供了 Java、C 和 Matlab 的源代码，同时提供了 8 个约束多目标实际问题。
- 带逻辑约束的混合整数优化问题的统一方法
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。