arXiv 发布稀疏布尔规则网络 MILP 优化论文

Thomas Pammer 等作者发布预印本论文《Optimizing Sparse Boolean Rule Networks using Mixed Integer Linear Programming》，提出用混合整数线性规划（MILP）在固定网络结构下求解稀疏析取范式（DNF）网络的最优权重。论文称，其增强公式大幅减少整数决策变量、消除冗余约束，同时保持布尔语义精确，并结合初始化与 dropout 打破规则间权重对称性；在合成基准和 UCI 数据集上提升了计算效率，精度与 SAT-based DNF 学习及规则、树模型等可解释基线相当或更优。 作者标注该文为投稿版预印本，尚未经同行评审，已被 RuleML+RR 2026 接收，将收录于 LNCS。上述效果为论文自述，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。