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The robust multiple-choice multidimensional knapsack problem
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AI
DOI：10.1016/j.omega.2018.06.014.png)
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摘要
En 中文
多项选择多维背包问题 (MMKP) 假定n个由互斥项组成的集合。目标是在不违反背包约束的情况下，每组只选择一个项目，从而最大化整体效用。受MMKP最近在复杂系统可靠性和服务质量管理问题上的应用的启发，我们提出了一个健壮的版本。更具体地说，我们放弃了这样的假设，即通过将问题参数的值限制为预先指定的不确定性集，可以确定地知道问题参数。根据用于建模不确定性的方差-协方差矩阵的结构，我们确定了四种不同的情况，从而得出了以二阶锥程序为特征的鲁棒公式。我们展示了如何将这些程序中的每一个转换为等效的线性程序，这意味着对MMKP使用健壮的公式不会带来额外的计算复杂性。最后，使用为MMKP设计的新颖的matheuristic，我们阐明了鲁棒性价格之间的权衡，即与确定性相比，鲁棒性解决方案的目标函数值差多少，可靠性，即鲁棒解将导致不确定参数的任意实现的可行方案的概率。（C）2018爱思唯尔有限公司。版权所有。
Keyword:
Robust optimization
Knapsack problems
Mixed-integer programming
AI总结
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期刊
O
IF:
7.2
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被引数:
1.4W
机构
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