arXiv cs.AI· Jiayu Chen, Chentong Chen, Yuhan Liu, Ye Fan, Jianyong Sun, Jialong Shi·· 15 天前AI 评分33
Evo-B&B：面向混合整数线性规划的分支与节点选择策略行为感知大语言模型联合进化框架
Evo-B&B: Behavior-Aware LLM-Guided Joint Evolution of Branching and Node Selection Policies for MILP
AI 导读
研究者提出 Evo-B&B 框架，利用大语言模型和端到端 SCIP 求解反馈，联合进化混合整数线性规划（MILP）中紧密耦合的分支与节点选择策略。该框架引入行为感知多岛进化机制，通过固定决策状态上的行为相似度来维持种群多样性并减少冗余评估。在 4 个标准 MILP 基准测试上的实验表明，Evo-B&B 取得了具竞争力的求解性能，并能良好泛化至更大规模的算例。
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