我院李宏博老师与香港中文大学李浩文教授合作在AAAI2023发表论文“Finding Good Partial Assignments During Restart-Based Branch and Bound Search”。该工作设计了一种搜索策略，通过对比分支限界搜索过程中发现的中间解，自动识别可扩展出高质量解的局部赋值，显著提升了“黑盒”约束求解器对一般约束优化问题的求解性能。

会议简介：AAAI（Association for the Advance of Artificial Intelligence）是由人工智能促进协会主办的年会，是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。主要包括会议特邀报告、Student Abstract and Poster及Workshop等环节，旨在促进全球人工智能领域的研究及学术交流。

会议名称：Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI-23）

会议类别：中国计算机学会推荐A类会议

作者顺序：李宏博，李浩文

论文题目：Finding Good Partial Assignments During Restart-Based Branch and Bound Search

论文概述：基于重启的分支限界方法是求解约束优化问题的经典算法。在本文中，我们提出了一种方法来在每一次重启时发现质量不错的部分赋值，进而在不同的重启下找到多样化的最优解。本文考虑从历史解中提取有用的信息来评估部分赋值，而这些赋值会随着当前最优解的变化而动态更新。所提出的方法使得基于重启的分支限界方法探索不同有前途的子空间，以此来发现高质量的候选解。实验证明了所提出方法的有效性。