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Proximity Benders：随机程序的分解启发式

作者

上市的：
  • 娜塔希亚·博兰德

    （佐治亚理工学院）

  • 马蒂奥·菲舍蒂

    （帕多瓦大学）

  • 米歇尔·莫纳西

    （帕多瓦大学）

  • 马丁·萨维尔斯伯格

    （乔治亚理工学院）

摘要

本文提出了一种求解第二阶段变量连续的两阶段混合整数线性随机规划模型的启发式方法。这些模型的一种常见求解方法是Benders分解，在该分解中生成一系列（可能不可行）解，直到最终找到最优解且该方法终止。由于收敛对于硬实例可能需要大量的计算时间，因此从启发式的角度来看，该方法可能无法令人满意。邻近搜索是最近提出的一种启发式范式，其中对手头的问题进行修改并迭代求解，目的是产生一系列改进的可行解决方案。因此，邻近搜索和Benders分解自然相辅相成，特别是当重点是寻求高质量但不一定是最优的解决方案时。在本文中，我们研究了使用邻近搜索作为一种战术工具来驱动Benders分解，并通过计算评估了其作为不同随机规划问题实例的启发式算法的性能。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:22:y:2016:i:2:d:10.1007_s10732-015-9306-1
    DOI:10.1007/s10732-015-9306-1
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    作为


    引用人：

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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    16. 斯蒂芬·马赫（Stephen J.Maher），2021年。"增强Benders分解的大邻域搜索启发式,"启发式杂志施普林格，第27卷（4），第615-648页，8月。
    17. 季寿峰，孙琦，2017。"B&R物流服务中的低碳规划与设计——以中国电子商务大数据平台为例,"持续性，MDPI，第9卷（11），第1-27页，11月。
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    20. 陈立春（Lichun Chen）和伊丽莎·米勒-胡克斯（Elise Miller-Hooks），2012年。"弹性：多式联运中恢复能力的指标,"运输科学《信息》，第46卷（1），第109-123页，2月。

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