כתבה
arXiv cs.AI ·
BiFE: גילוי יעיל של מדיניות ענפים CPU בלבד
BiFE: Search-Efficient Discovery of CPU-Only Branching Policies via LLM-based Bi-Fidelity Evolution
BiFE הוא כלי לגילוי מדיניות ענפים יעילה עבור CPU. הוא משתמש במודל LLM כדי ליצור כללים קלים ויעילים. BiFE מאפשר חיפוש יעיל ואמין של מדיניות ענפים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.36735v1 Announce Type: new Abstract: In branch-and-bound (B&B) for mixed-integer linear programming (MILP), branching variable selection critically impacts efficiency. Existing neural branching policies often require GPU inference, while CPU-efficient symbolic expressions lack the representational capacity for complex logic. Large Language Model (LLM)-generated code provides a flexible search space for designing lightweight branching rules with diverse algorithmic logic. To discover effective rules within LLM-based evolutionary frameworks, a core challenge arises: full B&B evaluation on real instances is prohibitively expensive, whereas offline imitation learning suffers from distribution shift. To address this, we introduce a Bi-Fidelity Evolutionary framework (BiFE). It employ
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית