Les chercheurs proposent GraphBU, un générateur d'instances de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) qui utilise des sous-problèmes locaux et leurs interfaces comme unité de base. Cette approche favorise le couplage des nœuds dans des contraintes maîtresses ou des variables de bord pour permettre un remplacement vérifié par compatibilité tout en préservant la structure sur laquelle les solveurs s'appuient.
- La méthode garantit l'invariance de la construction du graphe aux permutations ligne-colonne et préserve la faisabilité sous une condition de slack d'interface.
- Les instances générées maintiennent une similarité statistique de graphe élevée (environ 0,934) et une faisabilité (environ 96,7 %) par rapport aux familles sources.
- Les données générées améliorent l'entraînement Predict-and-Search en aval, produisant une augmentation moyenne d'environ 8,0 % de l'indice principal.
GraphBU répond à la difficulté d'obtenir des instances MILP à partir de pipelines privés en enregistrant explicitement comment les parties locales d'une instance se couplent au reste.