MILP-Evolve는 Microsoft Research가 2025년에 발표한 대규모 언어 모델(LLM) 진화 프레임워크를 기반으로 생성된 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 문제 클래스 및 인스턴스의 대규모 데이터셋입니다. 관련 논문 성과는 「Towards Foundation Models for Mixed Integer Linear Programming」이며, 문제 클래스 전반에 걸쳐 일반화할 수 있는 MILP 기반 모델 연구를 촉진하는 것을 목표로 합니다.

이 데이터셋은 진화 프레임워크를 통해 생성된 다양한 MILP 클래스 코드 표현(Tab 1 및 Tab 2는 논문의 표에 해당)과 각 클래스 아래에서 서로 다른 시드를 통해 생성된 최대 1,000개의 MPS 형식 MILP 인스턴스를 포함합니다. 데이터는 정수 갭 예측, 분기 학습, MILP 인스턴스와 자연어 설명 정렬 등 다양한 학습 작업을 지원하며, 관련 분야의 모델 훈련 및 평가에 풍부한 데이터 자원을 제공합니다.

데이터셋 구성

• milp_code: MILP 클래스 코드로, evolve/seed 아래의 tab 1 및 tab 2는 각각 논문의 Table 1 및 Table 2에 해당합니다.

• instances: MILP 인스턴스 데이터로, MPS 형식을 사용하며 각 클래스당 최대 1,000개의 인스턴스를 제공합니다. 데이터 양이 많아 일부 인스턴스는 tab1_compressed 및 tab2_compressed 압축 형태로 제공되며, 사용 전에 직접 압축을 해제해야 합니다.

• gap_data_example.tar.gz: 정수 갭(Integrality Gap) 예측 작업의 예시 데이터입니다.

• language_data_example.tar.gz: 언어-MILP 대조 학습 작업의 예시 데이터입니다.

• Learning to Branch: 데이터 양이 많아 데이터셋을 직접 제공하지 않으며, GitHub 소스 코드를 기반으로 Ecole을 통해 생성해야 합니다.

Citation

@article{li2024towards,
  author    = {Li, Sirui and Kulkarni, Janardhan and Wu, Cathy and Menache, Ishai and Li, Beibin},
  title     = {Towards Foundation Models for Mixed Integer Linear Programming},
  booktitle = {The Thirteenth International Conference on Learning Representations},
  year      = {2025}
}