Integer Program
정수 프로그램

장기 계획 문제는 2단계 확률적 혼합 정수 프로그래밍(SMIP)으로 공식화됩니다.

우리는 문제를 총 기대 이익을 최대화하는 2단계 확률론적 혼합 정수 프로그램(SMIP)으로 공식화합니다.

네트워크의 운영 비용과 온실 가스 배출을 설명하기 위해 우리는 이중 목표 혼합 정수 프로그래밍 모델을 개발하고 이를 해결하기 위해 증강 전자 제약 방법을 적용했습니다.

또한, 고려된 문제를 해결하기 위해 이중 목표 혼합 정수 프로그래밍 모델이 개발되었습니다.

다중 목표 혼합 정수 프로그래밍 모델을 해결하기 위해 임무 마일리지, 대기 시간 및 조정된 UAV 스케줄링 시간을 만족하는 하이브리드 모의 어닐링 알고리즘을 설계하여 UAV 조정 비용을 줄이고 UAV 자원을 절약하는 스케줄링 방식 시뮬레이션을 얻습니다. 작업 요청자와 작업 할당자의 이익을 모두 고려합니다.

이 논문에서는 다중 교차 도킹 시스템에서 부패하기 쉬운 상품을 운반하는 이종 차량의 일정 및 라우팅을 위한 새로운 다중 목적 혼합 정수 프로그래밍(MIP) 모델을 제안합니다.

비선형 혼합 정수 프로그래밍 수학적 모델은 각 기간 동안 혈액 모빌을 위한 최상의 위치를 ​​정의하고 경제적 비용과 총 수집 수량 간의 균형을 분석하기 위해 제안됩니다.

다음에서 단일 코플로우를 스케줄링하는 문제를 비선형 혼합 정수 계획법 문제로 공식화하고 완화된 볼록 최적화 문제를 제시합니다.

이 논문에서는 위성에서 동기화하고 두 번째 제대에서 다중 트립이 있는 2제대 차량 라우팅 문제에 대한 일반적인 3색인 호 기반 혼합 정수 프로그래밍 모델을 제안합니다.

문제는 BAMDVRP(Balanced Allocation Multi Depot Vehicle Routing Problem)의 일부로 다중 목표 혼합 정수 프로그래밍으로, 최적의 물류 배송 경로와 효율적인 자원을 제공하여 물류 성능을 높이고 전체를 향상시키는 솔루션을 결정할 수 있었습니다. 공급망 지속 가능성.

우리의 최적화 스케줄링은 변수와 제약 조건의 수가 엄청난 대규모 혼합 정수 계획법 문제입니다.

불행히도 SCOPF 문제 내에서 APR을 모델링하면 풀기 어려운 복잡한 대규모 혼합 정수 프로그램이 생성됩니다.

<jats:p>우리는 소위 2단계 확률론적 정수 프로그램(2-stage stochastic integer program)과 그 일반화된 형태, 이른바 다단계 확률론적 IP를 고려합니다.

결과 모델은 대규모 다단계 확률적 혼합 정수 프로그래밍 문제입니다.

이를 위해 선형 정수 계획법 모델과 효율적인 지역 탐색 절차를 포함하는 가변 이웃 탐색 알고리즘을 개발합니다.

이 문제를 위해 혼합 정수 프로그래밍 모델, 휴리스틱 알고리즘, 그리고 tabu 검색과 변수 이웃 검색을 기반으로 하는 두 가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 제안합니다.

우리는 이 통합 문제를 내생적 불확실성을 포함하는 다단계 확률론적 혼합 정수 프로그램으로 공식화합니다.

우리는 감시, 처리 및 도시의 물푸레나무 제거를 최적화하기 위한 다단계 확률적 혼합 정수 프로그래밍(M-SMIP) 모델을 제시합니다.

SCCLD(Short Circuit Current Limiter Deployment)의 최적은 0-1 혼합 정수 프로그래밍 문제입니다.

최대 그룹 지원 정도에 도달하기 위해 0-1 혼합 정수 프로그래밍 모델이 설정되어 IMPR을 사용한 그룹 의사 결정을 위한 DM의 가중치를 결정합니다.

이 문제를 해결하기 위해 새로운 수학적 모델을 기반으로 하는 혼합 정수 프로그래밍이 제안됩니다.

이 방법을 적용하기 위해 MIP(Mixed Integer Programming) 및 시뮬레이션된 어닐링을 통해 다양한 OSA를 궁극적인 피트 문제에 통합하는 새로운 수학적 모델이 제안됩니다.

JSS(Job Shop Scheduling) 및 MCF(Multi-Commodity Flow) 관점에서 혁신적으로 내륙 수로에 대한 일반 설정을 사용하여 계단식 잠금 일정 문제(CLSP)를 최적으로 해결하기 위해 두 가지 혼합 정수 프로그래밍(MIP) 모델이 제안되었습니다.

이 연구에서는 제품 수요가 불확실한 상황에서 작업장 일정을 잡기 위해 새로운 다목적 비선형 혼합 정수 프로그래밍 방법을 개발했습니다.

다양한 유형의 기술을 사용하여 바이오 연료, 재생 가능한 전기, 수소, 식품 및 바이오 제품 생산을 위한 다양한 바이오매스 및 폐기물 자원을 고려하여 지속 가능성 순 현재 가치를 극대화하는 것을 목표로 다중 기간 혼합 정수 프로그래밍 모델이 개발되었습니다.

지역 항만 클러스터 영역 내에서, 본 논문은 공공 배후지와 항만 사이의 빈 컨테이너 재배치를 최적화하기 위해 정량적 및 주기적 재고 관리 전략을 종합적으로 고려하여 다중 기간 혼합 정수 프로그래밍 모델을 설정합니다.

단일 대상 SO-DTA 모델을 기반으로 XBL 기반 네트워크 설계 문제와 IBL 기반 네트워크 설계 문제는 모두 혼합 정수 프로그래밍 모델로 공식화되고 이산 최적화 솔버에 의해 해결됩니다. 후자는 버스 차선의 동적 할당을 허용하는 동안 버스 차선을 구성합니다.

본 연구에서는 AV-ready 서브네트워크의 다단계 배포를 제안하고 이를 2단계 혼합 정수 프로그래밍 문제인 시간 종속 네트워크 설계 문제로 공식화합니다.

문제는 이중 수준 혼합 정수 프로그래밍 모델로 공식화되었습니다.

이산 및 연속 지연 시간을 모두 고려하여 인터딕터에 대한 두 가지 이중 수준 혼합 정수 프로그래밍 모델을 개발합니다.

우리 연구에서 우리는 여객 수송 회랑에서 다중 허브 및 단일 할당 하이브리드 허브 및 스포크 통합 운송 네트워크의 토폴로지 구조를 명확히 하고 네트워크에서 최소 일반화 여행 비용을 목표로 정수 프로그래밍 모델을 수립했으며, 우리는 이 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션된 어닐링 알고리즘을 설계했습니다.

본 논문에서는 이 문제를 구조적 차이의 상한선에 따른 품질 저하를 최소화하는 문제로 공식화하고 이를 해결하기 위한 하나의 시뮬레이션된 어닐링 알고리즘과 정수 프로그래밍 기반 알고리즘 세트를 제시한다.

이 논문은 단일 무제한 연속 변수를 사용하는 강력한 혼합 정수 프로그램을 연구합니다.

많은 연구에서 유전 알고리즘(GA) 및 혼합 정수 프로그래밍과 같은 여러 기술을 사용했는데 이러한 방법은 계산 비용이 많이 듭니다.

우리는 선형 정수 프로그래밍 기법을 사용하여 예산 제약 하에서 선박 검사 정책을 최적화하는 방법을 보여줍니다.

<monospace>Octans</monospace>는 먼저 최적화 문제를 NLIP(Non-Linear Integer Programming) 모델로 공식화합니다.

대규모 이진 정수 프로그램(BIP)을 풀 때 최적화 알고리즘의 효과와 효율성이 저하될 수 있습니다.

이 논문에서는 이진 정수 프로그램(BIP) 모델을 사용하여 재생 배치, 라우팅, 변조 수준 및 스펙트럼 할당(RP-RMLSA) 문제를 해결하기 위한 새로운 공동 접근 방식을 제안합니다.

철도 매립지의 고려된 부분의 기반 시설 지표와 화물 축적의 경제적, 지리적 볼륨을 기반으로 비선형 정수 프로그래밍 문제로 표현되는 운송 프로세스의 수학적 모델이 개발됩니다.

문제에 대한 수학적 공식은 목적 함수에 추가된 대기열 지연으로 인해 비선형 정수 계획법 문제로 명시됩니다.

그런 다음 최소 비용 및 시간 창 제한을 목표로 내륙 터미널과 매력 지역 간의 화물 흐름 조직 최적화를 위한 0-1 정수 프로그래밍 모델을 개발합니다.

첫째, 네트워크에 대한 링크 중요도는 서비스 유형에 대한 링크 중요도와 네트워크에 대한 서비스 유형 중요도에 따라 얻을 수 있습니다. 둘째, 제한된 복구 자원으로 보다 중요한 통신 서비스를 복구하기 위해 0–1 정수 프로그래밍인 네트워크 복구 모델이 설정되었습니다. 마지막으로 문제를 해결하고 계산 비용을 줄이기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안합니다.

Bertsimas와 Patterson의 최첨단 접근 방식을 확장하는 데이터 기반 항공 교통 흐름 관리를 위한 정수 프로그래밍 모델이 개발되었습니다.

전체 비용이 가장 낮은 정수 프로그래밍 모델이 설정되고 이를 해결하기 위해 유전 알고리즘이 사용됩니다.

우리는 현재 전략적 결정에 바이오리파이너리 위치와 규모, 기본 바이오매스 가격을 포함하는 네트워크의 다중 기간 통합 설계를 위한 2단계 확률론적 정수 프로그램으로 우리 모델을 제시합니다.

따라서 우리는 다음과 같은 확률론적 정수 프로그래밍 프레임워크를 제안합니다. (ii) RCPSP의 새로운 확률적 변형을 공식화합니다. (iii) 최적화 기반 휴리스틱을 제안합니다. (iv) 실질적인 시간 내에 실행 가능한 전술적 일정을 생성하고 해당 관리 통찰력을 제공합니다.

이 문서에서는 운전자 보조 시스템의 일부로 멀미 선량 값(MSDV) 추정 및 과속 범프 감지(SBD) 모니터링을 위한 최적의 센서 배치를 위한 MOIP(Multi-Objective Integer Programming) 기반 최적화 알고리즘을 시연합니다.

이 논문은 양방향 정수 프로그래밍 문제로 모델링된 실제 제조 문제를 연구합니다.

이 논문은 간 이식의 고유한 특성을 고려한 간 교환 프로그램을 위한 새로운 정수 프로그래밍 모델을 개발합니다.

이 논문에서 우리는 다중 에이전트 신장 교환 프로그램(mKEP)을 위한 새로운 정수 프로그래밍 모델을 제안합니다.

이 논문은 문제와 할당 문제를 다루는 정확한 집합의 조합으로 계층 메뉴를 모델링하는 새로운 정수 프로그래밍 공식을 제시합니다.

이러한 맥락에서, 이 문서는 중단 상태에서 용량화된 FLP, 즉 안정적인 용량화된 시설 위치(RCFL) 문제에 대한 새로운 정수 프로그래밍 공식을 제시합니다.

LAM(Linear Assignment)은 솔루션 프로세스에서 정수 프로그래밍 모델을 사용하는 MADM(Multi-Attribute Decision Making) 방법 중 하나입니다.

떼가 지정된 고수준 작업을 달성할 수 있도록 보장하기 위해 정수 프로그래밍을 사용하여 각 기호 전환 동안 다른 위치로 보내야 하는 로봇의 최대 및 최소 수를 구하고 하위 떼 크기에 대한 제약을 통합합니다. 경매 기반 할당 알고리즘에 포함됩니다.

두드러진 예는 최근 문헌에서 상당한 주목을 받은 $n$-fold 정수 프로그래밍 문제와 그 일반화입니다.

둘째, 두 번째 문제를 조합 최적화 문제로 공식화하고 나머지 컴퓨팅 리소스를 가상 구성 요소에 매핑하여 n-겹 정수 계획법 문제로 변환합니다.

제안된 ADNP 접근 방식의 난해성을 해결하기 위해 확률적 이중 동적 정수 프로그래밍(SDDIP) 방법을 적용하는 중첩 분해 방법이 제안됩니다.

우리는 다중 규모 혼합 정수 모델 예측 제어(MPC) 문제를 해결하기 위한 이중 동적 정수 프로그래밍(DDIP) 프레임워크를 제안합니다.

우리는 다항식 시간을 사용하고 하나의 정수 프로그램을 푸는 비전 안정 폴리곤에 대한 최적 가드 세트를 계산하는 원샷 비전 안정 알고리즘을 설명합니다.

UAV의 에너지 소비를 최소화하는 것을 목표로 기존 솔버로 풀 수 있는 0-1 정수 프로그래밍 문제로 변환합니다.

합성 실험에서 우리의 알고리즘은 관심 있는 여러 매개변수 영역에서 실행 시간 측면에서 최첨단 정수 프로그래밍 솔버를 능가하는 실용적인 계산 방식으로 이어집니다.

전산 연구에서 우리의 알고리즘은 최첨단 정수 프로그래밍 접근 방식과 비교하여 200배 이상의 실행 시간 개선을 가져옵니다.

이러한 문제의 경우 자연 정수 계획법 공식이 선형 계획법으로 완화되면 적분 간격은 O(n)입니다.

근사성의 관점에서 우리는 자연 정수 프로그래밍 모델의 정수 격차가 기껏해야 <jats:inline-formula><jats:alternatives><jats:tex-math>$$2-\frac{1}{임을 보여줍니다. 2d-1}$$</jats:tex-math><mml:math xmlns:mml="http://www.

이 논문은 정수 계획법과 미니맥스 문제를 풀기 위한 개선된 ABC 알고리즘을 제시합니다.

모든 권장 사항은 정수 프로그램을 해결하여 몇 초 안에 얻을 수 있습니다.

그러나 최적화 문제는 볼록하지 않은 정수 계획법 문제이기 때문에 해결하기가 어렵습니다.

볼록 정수 계획법에서는 정수 점 집합의 볼록 완화를 강화하기 위해 다양한 절차가 개발되었습니다.

결과 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 분수 정수 프로그래밍을 사용합니다.

결과 최적화 모델은 비선형 분수 정수 프로그램입니다.

수학적 방법을 사용하여 정수 프로그래밍 문제를 해결하면 전송 교환 허브를 만드는 것이 권장되는 효율적인 교환 허브를 선택할 수 있습니다.

평면에서 정수 프로그램을 해결하기 위해 분할 절단을 기반으로 하는 다항식 시간 절단 평면 알고리즘을 제공합니다.

고려 중인 상품이 조각(나누지 않음)인 경우 해당하는 정수 계획법 문제의 형태로 형식화됩니다.

제안된 알고리즘은 최적성 격차가 0으로 줄어들 때까지 해당 정수 계획법 문제를 해결하여 하한과 상한을 반복적으로 계산합니다.

본 연구에서는 지하수 흐름 및 수송에 대한 시뮬레이션 모델 MODFLOW 및 MT3DMS와 가상 디캔팅 사이트에서 오는 오염을 청소하고 제어하기 위한 효과적인 시스템 설계에 SCIP(Solution Constraint Integer Program) 최적화 알고리즘을 사용했습니다.

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그런 다음 예측 판매 및 예측 오류를 기반으로 다기간 및 다객관 정수 프로그래밍 모델을 구축하여 예상 출하 제품의 최적 수량 및 시간을 탐색합니다.

MP 시스템에서 제출된 MP 작업은 MOIP(다목적 정수 프로그래밍) 문제로 모델링됩니다.

먼저 원래의 정수 계획법 문제를 페널티 방식을 사용하여 QUBO로 재구성하고 D-Wave 기계에서 직접 해결합니다.

설계/방법론/접근 저자는 일련의 개념적이지만 현실적인 배포 요구 사항에 대한 예상 배달 일정을 최소화하는 항구를 선택하기 위해 원래의 정수 프로그램을 구성합니다.

이중 수준 정수 프로그래밍 모델은 범죄 네트워크의 상호 의존성을 구체적으로 포착하는 이 의사 결정 환경의 2인 플레이 특성을 해결하기 위해 구축되었습니다.

이 논문은 미충족 수요율, 잠재적인 환경 위험, 비상 비용을 상위 수준의 의사 결정 계층에서 최소화하고 하위 수준의 의사 결정 계층에서 생존자의 인지된 만족도를 최대화하기 위해 퍼지 3중 목적 이중 수준 정수 프로그래밍 모델로 문제를 공식화합니다. .

이 논문의 기여는 두 가지입니다. 첫째, 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 정수 프로그래밍(IP) 모델이 제시됩니다. 둘째, 솔루션 요구 사항을 고려하여 짧은 계산 시간에 최적에 가까운 솔루션을 얻기 위해 열 생성 기반 접근 방식이 개발되었습니다.

우리의 알고리즘은 효율적인 정수 프로그래밍과 ILP 솔루션 유지 관리를 위한 조합 접근 방식을 결합한 새로운 기술에 의존합니다.

우리는 이질적인 환자를 고려하고 환자 우선순위 제약을 도입하는 일반 정수 프로그래밍 모델을 공식화했습니다.

먼저 이 문제에 대한 일반 정수 계획법 공식을 개발합니다.

전통적인 정수 프로그래밍 및 유전 알고리즘과 비교하여 사물 인터넷 서비스 포트폴리오 품질의 QoS 계산 속도를 향상시킵니다.

기존의 정수 프로그래밍(IP)에 대한 대안으로 의사결정 다이어그램(DD)은 조합 구조와 동적 프로그래밍 표현을 활용하여 이산 문제에 대한 새로운 솔루션 기술을 제공합니다.

보다 정확하게는 계수 행렬과 목적 함수의 항목이 무작위로 샘플링되는 무작위 정수 프로그램을 고려합니다.

max c€x: Ax = b, x – ZØ0 유형의 임의 정수 프로그램의 자연 모델 내에서 근접 범위를 연구합니다. 여기서 A – Zm◊n은 랭크 m, b – Z 및 c – Z입니다.

이 작업에서 우리는 차량 크기 감소에 대한 승차 공유의 이점을 검증하기 위해 두 가지 정수 프로그래밍 모델을 제안합니다.

따라서 우리는 이 작업을 지원하기 위해 두 가지 정수 프로그래밍(IP) 모델을 제안합니다.

우리는 이러한 게임과 같은 특성을 이용하고 QIP(quantified integer program)를 풀기 위해 게임 트리 검색을 활용합니다.

이 논문에서 우리는 탐색 트리 크기를 줄이는 강력한 도구가 개발된 정량화된 정수 프로그램의 렌즈를 통해 다단계의 강력한 이산 문제를 볼 수 있다고 주장합니다.

이 문제는 방향성 디오판틴 근사 및 혼합 집합 문제와 밀접한 관련이 있는 제약 조건당 두 개의 변수만 있는 2단계 정수 프로그램의 특별한 경우입니다.

유연한 1:2 매칭 문제는 시스템 전체의 이익을 극대화하기 위한 목적으로 다단계 정수 프로그램으로 공식화됩니다.

우리는 문제를 생물학적 정수 계획법 문제로 공식화하고 비용 최소화(총 네트워크 길이)와 접근성 최대화(총 도보 거리) 목표를 고려하여 수원, 급수 장치 및 전체 네트워크 설계(파이프라인)의 위치를 ​​결정합니다. 동시에.

연산 연구의 다양한 응용에서 발생하는 생물학적 정수 계획법 문제를 해결하기 위한 정확한 알고리즘을 제안합니다.

우리가 아는 한 이것은 정수 프로그래밍 최적화, 휴리스틱 로컬 검색 및 시뮬레이션 기능을 통합한 최초의 무료 오픈 소스 EMS 시뮬레이션 및 최적화 패키지입니다.

고가의 학습 기반 접근 방식에만 의존하는 기존의 하드웨어 인식 신경 아키텍처 검색(NAS) 알고리즘과 달리 우리 작업은 정수 프로그래밍을 검색 알고리즘에 통합하여 디자인 공간을 정리합니다.