Framework Zur Generierung Gemischt-ganzzahliger Linearer Programmierung MILP-StuDio

MILP-StuDio ist ein innovatives Framework zur Generierung von gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung (MILP), das 2024 vom Team von Professor Wang Jie (MIRA Lab) an der University of Science and Technology of China vorgeschlagen wurde. Der vollständige Name lautet Block Structure Decomposition und zielt darauf ab, qualitativ hochwertige MILP-Instanzen zu generieren, indem die Problemblockstruktur beibehalten wird, um die Lösungsqualität von KI-Operationsforschungslösern zu verbessern. Die relevanten Papierergebnisse sind "MILP-StuDio: MILP-Instanzgenerierung durch Blockstrukturzerlegung", wurde von NeurIPS 2024, einer Top-Konferenz für künstliche Intelligenz, angenommen.

Die Kernidee von MILP-StuDio besteht darin, die Blockstruktur in den MILP-Einschränkungskoeffizientenmatrizen (CCMs) zu identifizieren und die Instanz in Blockeinheiten zu zerlegen, die als Grundlage für die Konstruktion von MILP-Instanzen dienen. Auf dieser Grundlage werden drei Operatoren entwickelt, um neue Instanzen zu erstellen, indem Blockeinheiten in der ursprünglichen Instanz entfernt, ersetzt und angehängt werden, um so Instanzen unterschiedlicher Größe zu erzeugen.