Abstract

分支归约方法结合了分支约束原则和归约规则，在处理以前无法管理的现实世界实例方面特别成功。分支策略决定下一个要在哪个顶点上进行分支。最近，最广泛使用的策略是选择最高度的顶点。

在这项工作中，我们提出了一个图神经网络的方法来选择下一个分支顶点。当前分支定界求解器的复杂性质使得监督和强化学习变得困难。因此，我们使用基于种群的遗传算法来进化模型的参数。我们所提出的方法的结果在73%的基准测试实例的平均加速比为24%。

1 Introduction

一个无向图$G=(V,$