Az egészértékű programozási feladat egzakt megoldására szolgáló Branch&Cut algoritmus hatékony implementációi a részfeladatok LP-relaxáltjait megengedett vágásokkal erősítik. Amikor az aktuális bázismegoldás nem egész, mindig tudunk találni a relaxáltat erősítő vágást, például egy Gomory vagy egy Klikk vágást generálva. A hatékonyság szempontjából fontos kérdés, hogy milyen, mennyi és pontosan melyik vágásokat adjuk hozzá egy-egy részfeladat megoldásakor, amit valamilyen heurisztikus algoritmus segítségével határoznak meg a solverek. A projekt célja ezeket a heurisztikákat gépi tanulással gyorsítani, javítani. A kutatás kiindulási pontja egy a Gomory-vágások generálását reinforcement learning-gel optimalizáló módszer [1].