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论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！仅是对文章进行梳理，细节请阅读参考文献。该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。 01 Column Generation 列生成 (Column Generation) 算法在组合优化领域有着非常广泛的应用，是一种求解大规模问题 (large-scale optimization problems) 的有效算法。在列生成算法中，将大规模线性规划问题分解为主问题 (Master Prob

1 混合整数规划求解 混合整数规划问题（MIP）目前比较有效的算法就是branch and bound，branch and cut等。很多商业的或者非商业的MIP solver用的都是这些框架。branch and bound构建MIP的搜索数，通过搜索策略（DFS、BFS等）对分支树进行搜索，通过求解节点的linear relaxation（LP）获得节点的下界（lower bound）。如果LP解满足整数约束（IP），则可认为找到了原问题的一个可行解（feasible solution），branch