以圖神經網路學習 SOCP 求解器的動態行為

原標題: Learning SOCP Solver Dynamics with Graph Neural Networks

二階錐規劃在工程領域被廣泛使用，但內點法求解器在重複求解時成本可能很高。作者提出 SOCPNet，這是一種遞迴圖神經網路，從傳統求解器的中間迭代結果中學習，並逐步精煉其解。將訓練後的模型用於內點法求解器的暖啟動，可在不損失精確度的情況下減少求解器的迭代次數。