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The Robust Set Covering Problem with interval data
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AI
DOI：10.1007/s10479-011-0876-5.png)
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摘要
En 中文
我们研究了成本不确定的集合覆盖问题。对于每个成本系数，仅知道一个区间估计，并且假设每个系数可以从相应的不确定性区间取任何值，而不管其他系数取的值。需要找到一个稳健的偏差 (也称为最小最大后悔) 解决方案。对于这个强np-hard问题，我们提出并比较了计算上的三种精确算法，其中两种基于Benders分解，一种在分支和切割方法的背景下使用Benders切割，以及几种启发式方法，包括基于场景的启发式，遗传算法，以及在遗传算法框架内使用Benders分解版本的混合算法。
Keyword:
Combinatorial optimization
Heuristics
Genetic algorithms
Minmax regret optimization
Set Covering Problem
Benders decomposition
Branch-and-Cut
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:
4.5
论文数:
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2.1W
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