Как мы в 2 раза ускорили решение MILP-проблем за счет ML

Многие задачи, с которыми мы имеем дело при цифровизации производства (неважно какого), – это задачи оптимизации: оптимизация производственного расписания, оптимизация цепочек поставок и размещения объектов, оптимизационное планирование и прочее. Многие из них сводятся к проблемам смешанного линейно-целочисленного типа (MILP – Mixed Integer Linear Problem). Конечно же мы хотим их решать быстрее и эффективнее, поэтому год назад начали разработку ML-модулей для этого. В этой статье мы познакомим вас с концептом одного такого модуля – для упрощения MILP методом обнуления переменных – и расскажем о том, насколько нам удалось с его помощью сократить время работы решателя.