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Balans：基于多臂赌徒的适应性大邻域搜索用于混合整数规划问题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型的适应性元求解器Balans，解决了混合整数规划中传统学习方法的离线训练问题。Balans具备在线学习能力，实验结果显示其在优化实例中的性能显著优于默认MIP求解器和现有的大邻域搜索方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型的适应性元求解器Balans。
- Balans解决了混合整数规划中传统学习方法的离线训练问题。
- Balans具备在线学习能力，无需监督或预先训练。
- 实验结果显示Balans在解决困难优化实例时显著提升了性能。
- Balans的性能超越了默认MIP求解器，并优于单一最佳邻域选择。
- Balans改善了现有的大邻域搜索方法。
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