一种启发式增强的分支定界 MILP 求解器的设计与实现

我们展示了为 2022 年 MIP 竞赛开发的混合整数规划（MIP）求解器。鉴于竞赛规则规定的 10 分钟计算时间限制，我们的方法侧重于寻找可行解并通过分支定界算法对其进行改进。竞赛的另一规则允许使用最多 8 个线程。每个线程被分配一种不同的原始启发式方法，其超参数经过调优，以寻找可行解。在每个线程中，一旦找到可行解，我们便停止并采用嵌入局部搜索启发式的分支定界方法来改进当前解。我们实现的三种 Diving 启发式变体成功为训练数据集中的 10 个实例找到了可行解。这些启发式在我们实现的启发式中性能最佳。我们的分支定界算法在训练数据集的一小部分上有效，并为某个无法用 Diving 启发式求解的实例找到了当前可行解。总体而言，当以大量计算资源实现时，我们的组合方法能在时间限制内求解训练数据集 19 个问题中的 11 个。我们对 MIP 竞赛的提交获得了“杰出学生提交”荣誉提名。