推荐文章：GNN&GBDT 引导的大型整数规划快速优化框架

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项目简介

欢迎探索我们精心构建的开源项目——GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework，这是一个创新的解决方案，专为大规模整数规划问题提供高效优化。通过结合图神经网络（GNN）和梯度提升决策树（GBDT），该项目能够对复杂的问题空间进行深度学习和基于规则的学习，从而达到前所未有的求解速度。

项目技术分析

这个框架的核心在于其独特的设计，它融合了数据生成、训练和推理的全过程。代码库包括以下关键组件：

• 数据生成工具 (data_generation.py) 用于创建训练和测试的整数规划问题。
• 解决方案生成器 (data_solution.py) 提供这些问题的最优解以进行训练。
• 图分区模块 (data_partition.py) 利用二分图表示法来构建训练数据集。
• GNN 训练模块 (GNN_train.py) 使用预处理的数据训练神经网络模型。
• GNN 推理部分 (GNN_inference.py) 在新数据上进行预测。
• GBDT 训练部分 (GBDT_train.py) 基于 GNN 输出的嵌入向量训练 GBDT 模型。
• 测试运行模块 (test.py) 对新实例执行优化。

此外，该框架还提供了一个灵活的接口设计，允许用户根据特定需求自定义实现部分逻辑。

应用场景

GNN&GBDT 框架在解决大规模组合优化问题时表现出色，如：

• 组合拍卖 (Combinatorial Auction)：帮助确定在有限预算下购买最大价值商品的策略。
• 最大独立集 (Maximum Independent Set)：在无向图中寻找尽可能大的不相邻节点集合。
• 最小顶点覆盖 (Minimum Vertex Cover)：寻找最少的节点数量来覆盖图中的所有边。
• 集合覆盖 (Set Covering)：找出最小数量的子集，这些子集合在一起覆盖整个元素集合。

项目特点

1. 整合深度与规则学习：将 GNN 的全局建模能力和 GBDT 的局部特性捕捉相结合，提高预测精度。
2. 可扩展性：提供了接口供用户自定义，适应不同场景，可在各种规模的整数规划问题中应用。
3. 高性能：针对大规模问题，实现了快速优化，降低了计算时间和资源消耗。
4. 广泛的应用范围：不仅限于示例问题，可以应用于任何形式的整数规划问题。

要了解更多详细信息或寻求合作机会，请联系我们的邮箱：xuhua@tsinghua.edu.cn。如果你的工作涉及解决复杂的整数规划问题，那么这个项目绝对值得你一试。立即使用并体验 GNN&GBDT 框架带来的优化效率提升吧！