增强多目标0-1规划的分枝定界

@第{忘记2022 EnhancingBF，title={增强多目标0-1编程的分枝定界}，author={Nicolas Forget和Sophie N.Parragh}，日志={ArXiv}，年份={2022}，体积={abs/2210.05385}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:252815870}}
增强型多目标分枝定界算法的性能优于现有的基于分枝定界的最佳方法，并且是第一个在问题类子集上获得比最先进的目标空间搜索方法更具竞争力甚至稍好的结果的算法。
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多目标分枝定界的自适应改进

本文的重点是改进子问题的分支和排队以及下界集的处理，并与背包问题、广义指派问题和（无）容量限制设施选址问题的多目标分支和界的标准实现进行比较。

混合整数线性优化问题的值函数与有效前沿的关系

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生成多目标混合整数线性规划问题Edgeworth–Pareto壳的外近似算法

一种用于计算多目标混合整数线性规划问题（MOMILP）的Edgeworth–Pareto外壳的外部近似算法，并表明可以使用增量多项式延迟来计算面，这一结果以前只用于计算极端支持的非支配点。

37参考文献

生物目标混合整数线性规划的分枝定界

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三目标二进制整数规划的一种数学方法

与基准方法相比，该方法在大量三目标基准实例上生成了对真实Pareto前沿的更好近似，并且可以在基于线性松弛的多目标分枝定界算法中用作原始启发式。

一类生物目标混合整数规划的分枝定界算法

提出了一种新的分枝定界方法来求解一类MOMIP问题，其中只允许两个目标，整数变量是二进制的，并且其中一个目标只有整数变量。

多目标优化中搜索区域的表示

多目标分枝定界框架在生物目标生成树问题中的应用

本文主要研究分枝定界过程的多目标推导，其主要思想是，如果可以在目标空间中的子树可行解集和对应于潜在帕累托最优解的点集之间定义一个分离超曲面，则可以丢弃搜索树中的一个节点。

混合零one多目标线性规划的分枝定界算法

多准则分枝定界：混合0-1多目标线性规划的向量最大化算法

混合0-1线性规划的多目标分枝与界：对双目标情形的修正与改进

混合整数规划搜索策略的计算研究

这篇文章的目的是调查有关分支搜索策略的许多结果，并根据多年来取得的其他进展对其进行再次评估。

生成多目标离散优化问题所有非支配解的新算法