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我们讨论了为给定问题的特定实例找到良好的数学编程求解器配置的问题，我们提出了一种解决该问题的两相方法。在第一阶段，我们了解了实例上的实例，配置和性能之间的关系。学习一个好的求解器配置的特定困难是参数设置可能并非全部是独立的。这需要执行（硬）约束，这是许多广泛使用的监督学习方法无法本地实现的。我们在方法的第二阶段中解决了此问题，在该问题中，我们使用学习的信息来构建和解决一个优化问题，具有对配置参数设置的依赖关系/一致性约束的明确表示。我们讨论了这种方法的两种不同实例化的计算结果，这些单位承诺问题是在水力谷的短期计划中引起的。我们将逻辑回归用作监督的学习方法，并将CPLEX视为感兴趣的求解者。
学习配置数学...
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