본 논문은 비선형 이진 정수 프로그래밍(BIP) 문제를 해결하기 위한 새로운 신경망 기반 솔버인 BIPNN(Binary Integer Programming Neural Network)을 제안합니다. 기존의 Branch-and-Cut 솔버들이 선형 완화를 사용하여 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위해, BIPNN은 초그래프 신경망(HyperGNN)을 이용하여 비선형 BIP 문제를 제약 없는 미분 가능한 다항식 손실 함수로 재구성합니다. 이를 통해 BIP 문제를 end-to-end 방식으로 학습하고, GPU 가속 및 연속 어닐링 기법을 활용하여 대규모 비선형 항을 병렬적으로 최적화함으로써 고품질의 이산 해를 효율적으로 생성합니다. 합성 및 실제 데이터셋을 이용한 실험 결과를 통해 제안된 방법의 우수성을 보여줍니다.
