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The price-elastic knapsack problem
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AI
DOI：10.1016/j.omega.2023.103003.png)
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摘要
En 中文
本文介绍了价格弹性背包问题 (PEKP)，这是经典背包问题的扩展，其中每个物品的权重和将物品包含在背包中的收益是参数的函数，而不是固定的物品特征，即价格。PEKP首先被表述为通用的非线性优化问题，并研究了三种特殊情况。首先，我们展示了一个多项式时间可解的情况。接下来，我们将项目权重为仿射线性函数的情况公式化为二次程序。计算结果表明，求解最优二次规划在计算上具有挑战性，因此，提出了一种将问题分解为三个混合整数规划的方法。类似地，研究了项目的权重是分段线性函数的情况，并提出了二次公式。还提出了一种基于将问题分解为三个独立求解的混合整数程序的求解方法。使用随机生成的不同大小的实例，计算结果表明，与在仿射线性和分段线性函数的情况下求解二次程序相比，所提出的分解具有显着的计算优势。
Keyword:
Knapsack
Mixed-integer-programming
Quadratic-programming
期刊
O
IF:
7.2
论文数:
3.7K
被引数:
1.4W
机构
引用论文
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A Precedence Constrained Knapsack Problem with Uncertain Item Weights for Personalized Learning Systems个性化学习系统中具有不确定项目权重的优先约束背包问题
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