机译:区间最小-最大后悔背包问题的启发式和精确算法
LAMSADE, Universite Paris Dauphine, 75775 Paris Cedex 16, France;
DISMI, University of Modena and Reggio Emilia, 42122 Reggio Emilia, Italy;
DEI 'Guglielmo Marconi,' University of Bologna, 40136 Bologna, Italy;
Department of Computer Science and Mathematical Informatics, Nagoya University, Nagoya 464-8601, Japan;
robust optimization; knapsack problem; interval min-max regret; local search; Lagrangian relaxation; branch and cut;
机译:最小-最大间隔的精确启发式算法令广义赋值问题感到遗憾
机译:基于线性规划的启发式框架,用于最小-最大后悔具有区间成本的组合优化问题
机译:基于场景有限的最小-最大后悔和最小-最大相对后悔鲁棒优化的场景松弛算法
机译:区间数据最小-最大后悔组合优化问题算法平均上试法的实验评估
机译:使用基于优先级的近似算法和Benders分解算法对区间最大值不确定性进行最小-最大后悔鲁棒优化的新方法
机译:minmax的启发式算法使处理时间间隔为间隔的流水车间问题后悔
机译:指出最小最小值最大值后悔背包问题的复杂度