A Genetic Algorithm Approach to the Buyers' Welfare Problem of Product Line Design: A Comparative Computational Study
A new evolutionary algorithm for the multiobjective knapasck problem.
A trust region method for zero-one nonlinear programming
Adjacent vertices of the all 0-1 programming polytope
An algorithm for multiparametric min max 0-1-integer programming problems relative to the objective function
The multiparametric min max 0-1-Integer Programming (0-1-IP) problem relative to the objective function is a family of min max 0-1-IP problems which are related by having identical constraint matrix and right-hand-side vector. In this paper we present an algorithm to perform a complete multiparametric analysis relative to the objective function.
An algorithm for multiparametric min max 0-1-integer programming problems relative to the objective function
The multiparametric min max 0-1-Integer Programming (0-1-IP) problem relative to the objective function is a family of min max 0-1-IP problems which are related by having identical constraint matrix and right-hand-side vector. In this paper we present an algorithm to perform a complete multiparametric analysis relative to the objective function.
An axiomatoc approach to pseudo-boolean programming. I
An efficient method for obtaining sharp bounds for nonlinear boolean programming problems
Analyse de sensibilité pour les problèmes linéaires en variables 0-1
Cet article est un travail de synthèse autour de l’analyse de sensibilité pour les problèmes linéaires en variables 0-1. De nombreux aspects sont ainsi abordés : historique et formes d’analyse de sensibilité, exemples d’application, complexité, conditions d’optimalité, algorithmes et approches. Nous dressons par ailleurs quelques perspectives de recherche actuelles dans ce domaine.
Analyse de sensibilité pour les problèmes linéaires en variables 0-1
Cet article est un travail de synthèse autour de l'analyse de sensibilité pour les problèmes linéaires en variables 0-1. De nombreux aspects sont ainsi abordés : historique et formes d'analyse de sensibilité, exemples d'application, complexité, conditions d'optimalité, algorithmes et approches. Nous dressons par ailleurs quelques perspectives de recherche actuelles dans ce domaine.
Brève communication. Transformation du problème de partitionnement en un problème d'ensemble stable de poids maximal
Clique-connecting forest and stable set polytopes
Let G = (V,E) be a simple undirected graph. A forest F ⊆ E of G is said to be clique-connecting if each tree of F spans a clique of G. This paper adresses the clique-connecting forest polytope. First we give a formulation and a polynomial time separation algorithm. Then we show that the nontrivial nondegenerate facets of the stable set polytope are facets of the clique-connecting polytope. Finally we introduce a family of rank inequalities which are facets, and which generalize the clique inequalities. ...
Column generation and the airline crew pairing problem.
Comparaison expérimentale d'algorithmes pour les problèmes de recouvrement et de maximisation d'une fonction pseudo-booléenne
Construction de facettes pour le polytope du sac-à-dos quadratique en 0-1
Construction de facettes pour le polytope du sac-à-dos quadratique en 0-1
Nous construisons des familles de facettes du polytope du sac-à-dos quadratique en 0-1 selon les deux approches suivantes. Le Boolean quadric polytope (introduit dans le cas sans contraintes par Padberg [12]) contenant le polytope du sac-à-dos quadratique, une première approche consiste à se demander sous quelles conditions une facette du premier est aussi une facette du second et quand ces conditions ne sont pas remplies quels liftings permettent d'en faire une facette. Des réponses à ces questions...
Dynamic programming with bivalent variables
Extensions of pseudo-boolean programming
Extreme point enumeration technique for assignment problem
Heuristiques pour le Problème du Vendeur m-Péripatétique
Le Problème du Vendeur m-Péripatétique (m-PVP) est défini sur un graphe non orienté G=(V,E) où V = {1,...,n} est l'ensemble des sommets, E = {(i,j) : i,j ∈ V,i < j} est l'ensemble des arêtes et (cij) est une matrice de coûts définie sur E. Le m-PVP consiste à déterminer m cycles hamiltoniens sur G n'ayant aucune arête en commun et dont le coût total est minimal. Cet article décrit sept nouvelles heuristiques pour le m-PVP et les compare à celle qui a été proposée par Krarup en 1975.