混合整數線性規劃

大型語言模型

用大型語言模型優化 MILP 分支策略：LLM4Branch 的端到端方法

混合整數線性規劃面臨巨量搜尋空間挑戰,分支策略關鍵影響求解效率。研究以大型語言模型產生可執行策略骨架,再用零階優化在少量實例上以求解器端到端回饋調整參數,避開模仿學習的目標不一致。實驗顯示該法在純CPU方法中達成新一代領先表現,並具與部分GPU模型競爭的潛力。