ID-PaS：面向通用混合整数线性规划的身份感知预测与搜索

本文介绍了一种解决混合整数线性规划（MILP）的新方法，ID-PaS。其核心思想是将身份感知融入预测与搜索框架。这可能涉及使用机器学习来预测解决方案或指导搜索过程，利用问题实例的特定特征。“身份感知”的使用表明该方法考虑了每个 MILP 实例的独特特征或结构。来源为 ArXiv 表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了方法论、实验结果以及与现有方法的比较。

• •ID-PaS 是一种解决混合整数线性规划 (MILP) 的新方法。
• •它使用一个带有身份感知的预测和搜索框架。
• •该方法可能利用机器学习来改进解决方案的查找。
• •该方法考虑了每个 MILP 实例的独特特征。