This paper concentrates on reduction of a Quadratic Fractional Integer Programming Problem (QFIP) to a 0-1 Mixed Linear Programming Problem (0-1 MLP). The solution technique is based on converting the integer variables to binary variables and then the resulting Quadratic Fractional 0-1 Programming Problem is linearized to a 0-1 Mixed Linear Programming problem. It is illustrated with the help of a numerical example and is solved using the LINDO software.
The set partitioning problem is a well-known NP-hard combinatorial optimization problem, and it is formulated as an integer programming model. This paper proposes an Integer Programming-based Local Search for solving the set partitioning problem. The key point is to solve the set partitioning problem as the set covering problem. First, an initial solution is generated by a simple heuristic for the set covering problem, and then the solution is set as the current solution. Next, the following process is repeated. The original set covering problem is reduced based on the current solution, and the reduced problem is solved by Integer Programming which includes a specific element in the objective function to derive the solution for the set partitioning problem. Experimental results on a set of OR-Library instances show that the proposed algorithm outperforms pure integer programming as well as the existing heuristic algorithms both in solution quality and time.
The multiple-choice multidimensional knapsack problem (MMKP) is a variant of the well known 0-1 knapsack problem, which is known as an NP-hard problem. This paper proposes a method for solving the MMKP using the integer programming-based local search (IPbLS). IPbLS is a kind of a local search and uses integer programming to generate a neighbor solution. The most important thing in IPbLS is the way to select items participating in the next integer programming step. In this paper, three ways to select items are introduced and compared on 37 well-known benchmark data instances. Experimental results shows that the method using linear programming is the best for the MMKP. It also shows that the proposed method can find the equal or better solutions than the best known solutions in 23 data instances, and the new better solutions in 13 instances.
유역내의 수력 에너지자원과 수자원의 효율적 관리를 위하여 통합혼합정수계획법(combined mixed integer proguamming)을 사용한 최적 발전기 운영계획 모형을 개발하였다. 통합혼합정수계획법 모형은 기왕에 개발된 혼합정수계획법 모형에서 발생할 수 있는 모순을 해결하기 위하여 개발되었다. 또한, 조건부 제약조건과 택일 제약조건들을 선형계획법 모형에서 사용 할 수 있도록 수정하는 기법을 제안하였다. 미국 콜로라도강 하부유역에 통합혼합정수계획법을 적용한 경우를, 최적화 모형을 사용하지 않은 경우 및 혼합정수계획법을 사용한 경우와 비교한 결과, 최적화 기법을 사용하지 않은 경우보다 유역효율이 0.67% 증가하였고, 혼합정수계획법을 사용한 경우보다 유역효율이 1.53% 감소하였다. 통합혼합정수게획모형의 효율이 감소한 이유는 혼합정수계획법모형보다 전력요구량과의 허용오차를 감소시켰기 때문인 것으로 판단된다.
ZHANG LI WEI;YE RONG;HUANG SHELL YING;HSU WEN JING
Journal of applied mathematics & informatics
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제17권1_2_3호
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pp.145-170
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2005
This paper presents scheduling models for dispatching vehicles to accomplish a sequence of container jobs at the container terminal, in which the starting times as well as the order of vehicles for carrying out these jobs need to be determined. To deal with this scheduling problem, three mixed 0-1 integer programming models, Model 1, Model 2 and Model 3 are provided. We present interesting techniques to reformulate the two mixed integer programming models, Model 1 and Model 2, as pure 0-1 integer programming problems with simple constraint sets and present a lower bound for the optimal value of Model 1. Model 3 is a complicated mixed integer programming model because it involves a set of non-smooth constraints, but it can be proved that its solutions may be obtained by the so-called greedy algorithm. We present numerical results showing that Model 3 is the best among these three models and the greedy algorithm is capable of solving large scale problems.
We present a new integer programming formulation and a class of valid inequalities for solving the one-dimensional facility layout problem, which leads to a very efficient solution method for the problem.
The current study presents a zero-one integer programming approach to determine the minimum break point set for the coordination of directional relays. First, the network is reduced if there are any parallel lines or three-end nodes. Second, all the directed loops are enumerated to reduce the iteration. Finally, the problem is formulated as a set-covering problem, and the break point set is determined using the zero-one integer programming technique. Arbitrary starting relay locations and the arbitrary consideration of relay sequence to set and coordinate relays result in navigating the loops many times and futile attempts to achieve system-wide relay coordination. These algorithms are compared with the existing methods, and the results are presented. The problem is formulated as a setcovering problem solved by the zero-one integer programming approach using LINGO 12, an optimization modeling software.
A new filled function method is presented in this paper to solve box-constrained nonlinear integer programming problems. It is shown that for a given non-global local minimizer, a better local minimizer can be obtained by local search starting from an improved initial point which is obtained by locally solving a box-constrained integer programming problem. Several illustrative numerical examples are reported to show the efficiency of the present method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.212-221
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2022
Currently, issues related to freight at Vietnamese logistics companies are becoming more and more urgent because of typical problems in Vietnam such as traffic, infrastructure, and application of information technology. This problem has been studied by applying many different approaches such as Integer Programming (LP), Mixed Integer Programming (MIP), hybrid, meta search, … In this paper, we applied the ILP model in order to deal with the VRP problem in a small size logistics company which is very popular in Vietnam. The experiments showed promising results with some optimal solutions with some small extra costs.
The average shadow price is a substitute for the traditional marginal shadow price. It can serve as a standard for decision making problems about the economic resources where the marginal analysis gives no useful information. This paper treats the average shadow price in pure integer programming and shows some stability properties of it. This implies that the values of the average shadow prices once computed are reliable within some extent of the data perturbations of the integer programming model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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