本研究针对现代混合整数线性规划（milp）求解器的一个空白，通过引入图神经网络（gnn）架构的预测方法，预测最优目标值或当前解是否最优。实验结果表明，该方法在预测任务中表现出高准确率，并超越了现有方法，为将机器学习驱动的预测集成到milp求解器中提供了新的可能性。
本研究引入图神经网络（gnn）架构，预测现代混合整数线性规划（milp）求解器的最优目标值或当前解的最优性。实验结果表明，该方法准确率高，超越现有技术，为机器学习在milp求解器中的应用开辟了新方向。
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