多目标凸二次整数优化的决策空间算法

我们提出了一种最小化多重凸二次型的分枝定界算法整数变量上的目标函数。我们的方法通过以下方式寻找有效点通过使用形式中的下界将变量子集固定为整数值图像空间中超平面的连续松弛受限目标函数。我们证明了算法在有限多次后停止检测完全有效集和非支配集的变量固定多目标严格凸二次整数问题。的主要优势方法是在预处理阶段进行昂贵的计算这样可以快速枚举分支绑定树中的节点。我们展示了生物对象实例和三、四实例的数值实验目标。