mixed-integer optimization problems

新的扩散模型 CGD 解决了混合整数优化问题

研究人员开发了一种名为约束图扩散 (CGD) 的新方法来解决复杂的混合整数优化问题。该方法利用基于图的生成扩散模型来学习这些问题的离散决策制定方面。通过将可行性投影算子直接集成到扩散过程中，CGD 将中间样本引导至有效解决方案。一旦生成了离散决策，就可以有效地解决剩余的连续优化问题。该框架在可行性和解决方案质量方面取得了显著改进，在最优输电切换和离散投资组合优化等任务上比传统数值求解器快了 425 倍。