DeepMind 激起千层浪的神经网络求解 MIP 论文，并非无所不能

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本文对 DeepMind 近期的神经网络求解 MIP（混合整数规划）的论文进行了一些初步解读。事实上，相较于此领域近期的类似工作，DeepMind 的工作在 MIP 的求解开发某些环节，如分支定界，启发式算法上所做的利用神经网络的尝试，更加的精细化和高度工程化，并且与开源求解器的耦合程度明显更高，也取得了相对良好的进展，但是并未看到太多有突破性和颠覆性的思想。Google 的 DeepMind 团队最近官宣了一篇神经网络（Neural Networks）求解 MIP 论文。一石激起千层浪，在国内外的运筹优化社群引起了讨论。部分围观吃瓜群众纷纷表示：This is uber cool.Excited to see this merging of ML and combinatorial optimization finally happening.攻破 OR（运筹学）只是时间问题。而一些实践派已经在伸手要代码了：Is the co