DeepMind激起千层浪的这篇论文，并非绝对

本文对DeepMind近期的神经网络求解MIP（混合整数规划）的论文进行了一些初步解读。事实上，相较于此领域近期的类似工作，DeepMind的工作在MIP的求解开发某些环节，如分支定界，启发式算法上所做的利用神经网络的尝试，更加的精细化和高度工程化，并且与开源求解器的耦合程度明显更高，也取得了相对良好的进展，但是并未看到太多有突破性和颠覆性的思想。

Google的DeepMind团队最近官宣了一篇神经网络（Neural Networks）求解MIP论文。

一石激起千层浪，在国内外的运筹优化社群引起了讨论。ASP站长网

部分围观吃瓜群众纷纷表示：

This is uber cool.

Excited to see this merging of ML and combinatorial optimization finally happening.

攻破OR（运筹学）只是时间问题。

而一些实践派已经在伸手要代码了：

Is the code open-source? Would love to test it on some standard hard problems.

Going to need to see some code here.

It would be very interesting to test this.

其实，把机器学习和整数规划结合在一起并不是一个新课题。

（编辑：焦作站长网）

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