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摘要
针对传统的精确优化算法求解规模较大的机组组合问题面临时间可行性的挑战,提出了一种基于图卷积神经网络的机组组合问题加速求解方法。将机组组合问题构建为一个混合整数线性规划模型，根据分支定界法的求解原理，将分支策略定义为从候选变量的特征到候选变量得分的映射关系；提出在离线阶段使用图卷积神经网络来模拟强分支策略的决策行为，并将学习到的映射关系应用到在线分支过程中，从而加速分支定界法求解机组组合问题。通过IEEE 39节点10机组和IEEE 118节点54机组系统的算例分析，验证了所提方法的有效性。
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