基于学习的方法决定在哪些分支节点上运行heuristic算法

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 and bound记录在搜索过程中找到的可行解，并维护一个最优可行解作为全局的上界。当节点的下界比上界还差时，则减掉该支路。最终遍历所有支路，获得最优解。

2 Primal Heuristic

通过branch and bound，branch and cut等求解MIP时，通常需要花费大量的计算时间，因为很多问题的LP模型获得的lower bound非常差。在分支节点上运行heuristic算法对可行解进行搜索，可大大提高搜索的速度。比如在前期通过heuristic找到一个较好的上界，可以使得branch and bound在搜索的过程中减掉很多没用的支路，从而加快优化的速度。

在现在常用的MIP solver中已经集成了很多成熟的heuristic算法，例如在IBM 的CPLEX中对heuristic有这样一段说明：

何为探试？

定义探试，并描述 CPLEX 在 MIP 优化中应用探试的条件。

在 CPLEX 中，探试是一个过程，用于尝试快速生成良好或近似的问题解，但缺少理论保证。 在求解 MIP 的上下文中，探试是可以生成一个或多个解的方法，它可满足所有约束和所有整数性条件，但没有关于是否已找到最佳可能解的指示。

这些探试解集成到分支裁剪中，在提供最优性证明方面可实现与分支所生成的任何解相同的优势，在许多情况下，它们可以加快最终最优性证明的速度，或者可以提供次最优但高质量的解，而所需的时间比单单进行分支更短。 使用缺省参数设置时，CPLEX 将在探试可能有益时自动调用探试。

CPLEX 提供了探试系列，用于在分支裁剪过程中寻找节点（包括根节点）处的整数解。 下列主题对这些探试系列进行阐述。

其中一个比较关键的问题就是：在分支树的哪些节点运行heuristic有可能获得更好的结果？这样就引出了这篇文章的motivation：通过对模型的训练，将机器学习的模型集成到MIP的求解过程中，在分支节点中模型决定是否运行heuristic。模型必须是online的，即训练好以后，在进行预测时只知道当前节点以及分支树的信息，整颗分支树或者剩下节点的信息。

在这篇文章中，作者给这个模型取了一个很有深意的名字，叫oracle，中文翻译过来叫“神谕”，简直是绵羊放山羊屁--既洋气又骚气……

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3 数据特征

机器学习是通过输入的数据来给出预测的结果，而应当输入数据的特征应当良好地反映问题当前的状态，这样才能给出准确的结果。这篇论文中使用了49个数据特征：

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• Global features通过一些"gap"描述了当前搜索的状态；
• Node LP features使用了节点N的LP解来指示一些节点的特征（括号中的x2表示该特征包含了更细一级的两个特征，下同）；
• Scoring Features for Fractional Variables受启发于大多数diving heuristics中使用的scoring functions，该函数主要用于选取下一个分支的变量。

4 训练数据收集

机器学习的一大关键（亦是难点）就是训练数据的收集。给定一个MIP算例集合，，一个用于搜索过程中的启发式算法，那么关于的数据集可以从每一个算例上获取，最终的训练集为。

作者在每个分支节点上运行，然后收集0-1分类标签值，以及数据特征向量。如果在节点找到了一个可行解，否则为0。但是如果在节点找到了一个更好的可行解，那么有可能会影响到在之后的节点的值。这样收集的数据是有问题的。

因此作者采取的数据收集策略是：在每个节点运行，但是找到的可行解并不替换当前的可行解，这样从分支定界的角度看，就相当于每个节点都不运行了。其次，收集的数据时，其他的启发式算法都采用默认设置（一个solver在求解过程中会调用多种heuristic）。

5 实验

作者修改了开源的SCIP规划求解器，并使用CPLEX作为SCIP的LP solver。机器学习采用框架scikit-learn，使用logistic regression (LR)来学习一个二进制的分类模型。

作者选取了SCIP中10个Heuristic算法进行训练，每个算法训练了一个模型，运行时10个模型都加载进去，策略是Run-When-Successful，即oracle说能成功的时候就运行该heuristic，否则不运行。其他启发式算法则采用默认设置。所提出的框架在MIPLIB2010 Benchmark上的对比结果如下（DEF表示使用SCIP默认设置，ML采用提出的oracle）：

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其中Primal integral为评判搜索过程中算法好坏的，粗略的介绍如下图，总之就是该指标越小越好：

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可以看到，相比默认设置，作者提出的结合oracle在各项指标上均取得不错的效果。其实从训练的结果来看，准确率是非常低的，但是默认的设置下准确率（能找到可行解的比例）更低。因此这个oracle还是有一定的价值的。

参考文献

[1] Khalil E B , Dilkina B , Nemhauser G L , et al. Learning to Run Heuristics in Tree Search[C]// Twenty-sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2017.