本文提出了一种新的整数规划模型，旨在解决幻想足球中预算限制下的球队选择问题。研究显示，该模型在2023/24赛季表现优异，为幻想足球策略提供了重要见解。

本研究提出了一种新颖的自动生成搜索策略的启发式方法GP2S，旨在提高分支限界法的搜索效率。研究结果表明，该方法在解决整数规划问题时优于标准SCIP求解器，平均加速比达到11.3%。

本文探讨了深度强化学习（DRL）在整数规划和生产调度中的应用，提出了多种基于DRL的调度模型，显著提高了调度效率和准确性。研究表明，DRL在处理复杂约束和优化任务时表现优越，但仍面临可解释性和泛化能力的挑战。