機械学習サーベイ

 各人のスケジュールをRosterと言いますが、Rosteringパターンが決まったとき、2回目以降の求解においてさらに高速に解を出したいと思います。そのための調査です。

Branch &Boundの機械学習化

数理的最適化を行うとBranchTreeは避けて通れません。

ds4dm/branch-search-trees: Parameterizing Branch-and-Bound Search Trees to Learn Branching Policies (AAAI 2021) (github.com)

巡回セールスマンのQiita記事をみていて面白そうだな、と思いました。

Furukawa Laboratory (kyutech.ac.jp)

MIPソルバーの結果を使って学習するようです。

https://arxiv.org/pdf/1907.02206.pdf