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Bi-objective knapsack problem with conflicts
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AI
DOI：10.1007/s10479-025-06792-5.png)
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摘要
En 中文
在本工作中，我们提出了一种经典的0/1背包问题的双目标变体，该变体适用于某些物品对可能被视为相互冲突的情况。在此场景下，先前考虑的变体提出要么避免所有冲突，要么通过考虑支付适当的惩罚成本来处理这些冲突。我们提出了一种不同的方法，其中利润最大化与接受的冲突最小化被视为两个不同的目标函数。我们的目标在于识别所有帕累托最优解，以便决策者能够事后选择最优的折衷方案。我们提出了一种基于$$\epsilon $$-约束方法的精确求解方法。在大量实例上的计算结果表明，我们的方法可以在实践中用于识别和分析其帕累托前沿。
Keyword:
Multi-objective optimization
Knapsack problem
Conflicts
\(\epsilon \) -constraint
AUGMECON2
期刊
IF:
4.5
论文数:
8.1K
被引数:
2.1W
机构
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