| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1 引言 | 第10-11页 |
| 2 常见整数规划模型 | 第11-14页 |
| 2.1 背包问题 | 第11页 |
| 2.2 集合覆盖、打包和划分问题(Set Covering,Packing and Par-titioning) | 第11-12页 |
| 2.3 固定费用问题(The Fixed-Charge Problem) | 第12-13页 |
| 2.4 混合整数模型 | 第13-14页 |
| 3 基本软件 | 第14-15页 |
| 4 基本概念与定理 | 第15-17页 |
| 5 MIP算法的基本框架 | 第17-20页 |
| 5.1 问题(1.2.7)的上界序列(即Primal Bounds)的计算 | 第17-18页 |
| 5.2 问题(1.2.7)的下界序列(即(Dual Bounds)的计算 | 第18-20页 |
| 第二章 分枝定界方法(Branch and Bound,B&B) | 第20-26页 |
| 1 分枝定界算法(B&B) | 第23-26页 |
| 第三章 几种常见的节点选择方法和分枝方法的介绍 | 第26-35页 |
| 1 节点选择方法 | 第26-29页 |
| 1.1 深度优先搜索策略(depth first search) | 第26-27页 |
| 1.2 最佳优先搜索策略(best first search) | 第27页 |
| 1.3 兼顾深度的最佳优先搜索策略(best first search with plunging) | 第27-28页 |
| 1.4 最佳估计搜索策略(best estimate search) | 第28-29页 |
| 1.5 速降的最佳估计搜索策略(best estimate search with plunging) | 第29页 |
| 1.6 两阶段法(two—phase methods) | 第29页 |
| 2 分枝方法 | 第29-35页 |
| 2.1 最为“分数”的变量分枝方法(Most Infeasible Branching) | 第31页 |
| 2.2 最接近整数的分数值变量分枝方法(Least Infeasible Branch-ing) | 第31页 |
| 2.3 伪费用分枝方法(Pscudocost Branching) | 第31-32页 |
| 2.4 强分枝方法(Strong Branching) | 第32页 |
| 2.5 混合分枝方法 | 第32-33页 |
| 2.6 GUB二分法(GUB Dichotomy) | 第33-35页 |
| 第四章 本文改进的伪费用分枝方法 | 第35-36页 |
| 第五章 算法和数值实验 | 第36-44页 |
| 1 算法设计 | 第36-37页 |
| 2 数值实验 | 第37-44页 |
| 2.1 matlab数值实验 | 第37-42页 |
| 2.2 scip数值实验 | 第42-44页 |
| 第六章 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 附录 | 第47-53页 |
| 学位论文数据集 | 第53页 |
