研究者らは、GraphBUを提案した。これは混合整数線形計画（MILP）インスタンスのジェネレーターであり、局所部分問題とそのインターフェースを基本単位として使用する。このアプローチは、ソルバーが依存する構造を維持しつつ、互換性チェック付きの置換を可能にするために、ノードをマスター制約または境界変数に結合することを促進する。

  • この手法は、行と列の順列に対してグラフ構築の不変性を保証し、インターフェーススラック条件の下で実行可能性を維持する。
  • 生成されたインスタンスは、ソースファミリーと比較して高いグラフ統計的類似性（約0.934）および実行可能性（約96.7%）を維持する。
  • 生成されたデータは、ダウンストリームのPredict-and-Searchトレーニングを改善し、主要指標で平均約8.0%の増加をもたらす。

GraphBUは、インスタンスの局所部分が残りの部分とどのように結合するかを明示的に記録することで、プライベートパイプラインからのMILPインスタンスの取得の難しさに対処する。