皮埃尔·博纳米;安德里亚·洛迪;朱利亚·扎佩隆 学习混合整数二次规划问题的分类。 （英语） Zbl 1511.90304号 van Hoeve，Willem-Jan（编辑），约束编程、人工智能和运筹学的集成。2018年6月26日至29日在荷兰代尔夫特举行的2018年CPAIOR第15届国际会议。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10848, 595-604 (2018). 摘要：在IBM-CPLEX等最先进的求解器中，解决凸和非凸混合整数二次规划（MIQP）问题以证明其最优性的能力可以追溯到几年前，但还存在不明确的方面。我们有兴趣了解对于求解MIQP来说，线性化其二次部分是否有利。我们的方法利用机器学习技术来学习一个分类器，该分类器可以预测给定实例在CPLEX框架内最合适的解析方法。我们还旨在获得关于导致这种判别的实例特征的首次方法学见解。我们检查了一个新的数据集，并讨论了集成学习和优化的不同场景。通过定义新的度量，我们从优化的角度解释和评估学习结果。关于整个系列，请参见[Zbl 1388.68011号]。 引用于17文件 理学硕士： 90立方厘米 混合整数编程 90C20个 二次规划 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：集成学习和优化 软件：CPLEX公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Bonami}等人，Lect。注释计算。科学。10848595--604（2018年；Zbl 1511.90304） 全文： 内政部