斯特凡诺·瓜兰迪 \（k）-通过混合CP和SDP方法聚类最小双液完成。 （英语） Zbl 1241.68101号 van Hoeve，Willem-Jan（编辑）等，组合优化问题约束编程中人工智能和OR技术的集成。2009年5月27日至31日在美国宾夕法尼亚州匹兹堡举行的CPAIOR 2009第六届国际会议。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-642-01928-9/pbk）。计算机科学课堂讲稿554787-101（2009）。 摘要：本文提出了一种混合约束规划（CP）和半定规划（SDP）的方法来解决二部图上的（k）-聚类最小二元完备问题。问题在于将一个二部无向图划分为（k）个簇，使得使每个簇成为一个二流的边之和最小，即一个完整的二部子图。这个问题出现在电信中，特别是在多播传输中捆绑信道时。在文献中，这个问题是用整数双线性规划方法解决的。我们引入了两个拟biclique约束，并提出了该问题的SDP松弛，它提供了比双线性规划松弛更强大的下界。将准液相约束和SDP弛豫集成到混合CP和SDP方法中。一组随机实例的计算结果进一步证明了CP和SDP杂交的潜力。有关整个系列，请参见[Zbl 1163.68006号]. 引用于4文件 MSC公司： 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 90立方厘米22 半定规划 90C27型 组合优化 90立方厘米 涉及图形或网络的编程 软件：DSDP5型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Gualandi}，莱克特。票据计算。科学。5547，87-101（2009；Zbl 1241.68101） 全文： 内政部