.png){kind=icon}
返回
An enhanced branch-and-bound algorithm for bilevel integer linear programming
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.ejor.2020.10.002.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
双层整数线性规划 (BILP) 问题已经研究了数十年。近年来，针对中小型实例提出了许多精确的算法。但是，这些算法中很少有在大型实例上有效的。在本文中，我们针对一类BILP问题提出了一种增强的分支定界算法，该算法可以在每次迭代中从搜索空间中丢弃比基准分支定界算法更大的子空间。相应的增强分支规则可以有效地减缓新节点问题的产生，从而显著减少计算时间。如果低级问题不是唯一的最优问题，则我们的方案可能是次优的，因为增强的分支规则可能会丢弃可能对双层编程最优的双层可行解。我们目前的计算研究，以评估算法的加速和解决方案的质量我们的算法，与国家的最先进的算法从文献上的一个大型测试平台的一般BILP实例，其中一些仍未解决。计算结果表明，我们的增强分支规则可以在基准分支规则上实现显着的加速，并具有令人满意的解决方案质量。特别是，我们的算法在具有相对复杂的低级问题的大型BILP实例上显示出优越的性能。（C）2020 Elsevier B.V. 版权所有。
Keyword:
Integer programming
Bilevel programming
Branch and bound
Enhanced branching
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
6
论文数:
2.2W
被引数:
6.4W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏分享收藏
查看更多内容