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摘要
摘要
在优化理论和计算机硬件技术持续发展的背景下，通用启发式算法已经能
够在极短的时间内找到混合整数线性规划（Mixed-integerLinearProgramming，
MILP）的可行解，从而显著加速分支定界算法的求解过程。然而，当面临更大
规模和更复杂的MILP问题时，许多先进的启发式算法的性能表现并不理想。
鉴于一阶方法在处理大规模线性规划（LinearProgrammi
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