In recent work, Nair et al. [1]} use a bipartite graph representation of a MIP and leverage graph neural networks [2]}, [3]} to train a generative model over assignments of the MIP's integer variables. In contrast to this approach, we do not use generative models to solve an IP formulation, but instead use RL to formulate the IP itself. Very recent work by Ichnowski et al. [4]} uses RL to speed up the convergence rates in quadratic optimization problems by tuning the inner parameters of the solver.

В своей последней работе Nair et al. [1] использовали двудольное графовое представление MIP и предложили использование графовых нейронных сетей [2], [3] для обучения генеративной модели над назначениями целочисленных переменных MIP. В отличие от данного подхода, мы не используем генеративные модели для решения IP-формулировки, а вместо этого используем RL для сформулирования самого IP. В очень последней работе Ichnowski et al. [4] используют RL для ускорения сходимости в квадратичных оптимизационных задачах путем подстройки внутренних параметров решателя.