arXiv 论文：学习式列预填充加速分支定价切割求解
原文标题：Imperfect Is Perfect: Learned Column Prefilling for Branch-Price-and-Cut
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一篇 arXiv 论文提出用神经网络学习「不完美但合适」的初始列，替代传统列生成中的最优列预热，从而加速分支定价切割（branch-price-and-cut）求解。方法包含一个神经边评分器引导构造列池，以及一个预测 Wentges 平滑初始中心的网络。在 RouteOpt 求解器上，95 个 300 至 1000 客户实例的根定价时间降至原方法的 13.2%，最好情况快 17.5 倍。
- 问题
- 分支定价切割中初始列预热会拖慢根节点，如何加速精确求解。
- 方法
- 用神经边评分器构造非最优列池，并用网络预测 Wentges 平滑初始中心，替代最优列预热。
- 结果
- RouteOpt 上 95 个 300-1000 客户实例根定价时间降至 13.2%，最好情况快 17.5 倍。
- 影响
- 推翻「初始列有害」的经验，学习式预填充可大幅缩短 VRP 精确求解时间。
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