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A combinatorial algorithm for inverse continuous quadratic knapsack problem
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AI
DOI：10.1007/s00186-026-00924-8.png)
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摘要
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二次背包问题是恰好有一个线性约束的二次规划的一个特例。在本文中，我们考虑逆连续二次背包问题，其中与目标函数相关的系数以最小成本修改，以使一个预设的可行解相对于扰动问题成为最优解。基于一个最优性准则，我们为逆连续二次背包问题诱导出一个线性规划。然后，基于诱导问题的特殊结构，推导出一个单变量最优化问题。此外，我们证明单变量目标函数是分段线性且凸的。这有助于我们通过应用二分搜索方法，为相应问题开发一个O(nlogn)算法。最后，在随机数据集上的计算结果表明，与应用于相应线性规划模型的经典方法相比，我们的算法具有优越性。
Keyword:
Quadratic knapsack problem
Inverse optimization
Linear program
Convex
期刊
M
IF:
1.2
论文数:
24
被引数:
0
机构
引用论文
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