arXiv:2611.08837v1 Announce Type: new Abstract: Equivalent encodings of an optimization problem can produce different learned predictions. Interpreting these differences requires accounting for numerical error and multiple optima. We construct metamorphic tests for optimization solver surrogates with explicit eligibility conditions, output alignment, and numerical thresholds. Reference-solver agreement and independent constraint checks determine which sampled pairs enter the audit. We study alternating-current optimal power flow (AC-OPF), the traveling salesman problem (TSP), the capacitated v
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
