机译:拉格朗日启发式算法和GRASP用于具有规模经济和拥塞的中心辐射型网络系统
Cornell Univ, Sch Civil & Environm Engn, Ithaca, NY 14853 USA;
New York Univ Abu Dhabi, Div Engn, Abu Dhabi 129188, U Arab Emirates|NYU, Tandon Sch Engn, Dept Civil & Urban Engn, Brooklyn, NY 11201 USA;
Univ Waterloo, Dept Management Sci, 200 Univ Ave West, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada;
Hub-and-Spoke design network; Congestion; Economies-of-scale; Mixed Integer Nonlinear programming; Lagrangian relaxation; GRASP;
机译:具有容量选择和拥塞的轮辐系统设计的拉格朗日启发式方法
机译:随机需求和拥塞下的中心辐射网络的建模和分析
机译:解决单一分配中心辐射型网络上的拥塞
机译:拉格朗日方法确定认知无线电自组织网络中的拥塞控制
机译:电容式轮辐系统设计,拥塞。
机译:使用基于启发式和数据驱动的主动视觉方法的新型对象的帮助掌握合成
机译:拥挤下集中式网络设计问题的配方比较