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克雷维茨，伊戈尔;萨伊德·哈纳菲;拉伊德·曼西;克里斯托夫·威尔鲍特

多重选择多维背包问题的迭代半连续松弛启发式算法。 （英语） Zbl 1251.90277号

计算。操作。物件。 39，第1号，32-41（2012）。
摘要：最近，人们提出了几种结合精确算法和启发式的混合方法来解决难的组合优化问题。本文针对（0）-（1）混合整数规划问题（MIP）提出了新的基于迭代松弛的启发式算法，该算法生成了一系列上下界。上界是通过问题的松弛得到的，并通过在问题中包含伪割来迭代地细化。通过利用搜索过程的松弛和记忆信息来解决受限问题，可以获得下限。我们提出了一种新的半连续松弛（SCR）方法，该方法部分放松了完整性约束，使变量值接近0或1。通过给定的SCR乘数更新过程，可以设计出新的迭代半连续松弛启发式算法的几个变体。这些启发式算法通过使用局部搜索过程来改进找到的可行解，并通过舍入过程在可能的情况下恢复不可行。最后，我们给出了新方法的计算结果，以解决作为NP-hard问题的多选多维背包问题，甚至找到可行的解决方案。基于文献中的一组问题实例对该方法进行了评估，并将其与CPLEX求解器和基于列生成的高效算法的结果进行了比较。结果表明，我们的算法快速收敛到良好的下界，并访问新的最佳解。

引用于6文件

MSC公司：

90立方厘米 整数编程
90立方厘米 混合整数编程
49平方米 松弛型数值方法
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C27型 组合优化

关键词：

\（0\）-\（1\）混合整数规划;多选多维背包问题;半连续松弛;混合方法

软件：

CPLEX公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Crévits}等人，计算。操作。Res.39，No.1，32-41（2012；兹bl 1251.90277）
全文： 内政部

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