CPLEX

解答動態(tài)

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  增廣$\varepsilon$-約束方法旨在生成雙目標(biāo)（或多目標(biāo)）優(yōu)化問題的所有非支配結(jié)果向量，而字典優(yōu)化方法則是針對雙目標(biāo)（或多目標(biāo)）問題生成一個特定的非支配結(jié)果向量。所以這完全取決于你想要什么實(shí)現(xiàn)。給定詞典最優(yōu)解是許多有效解中的一個，我們應(yīng)該預(yù)料到，使用$\varepsilon$約束方法生成所有有效解在計算上比僅僅找到詞典最優(yōu)解要困難得多最佳。到明確回答最后一個問題：a）給出一個解，b）給出一組解。
  
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  正如Sune所指出的，$\epsilon$-約束方法無法與CPLEX相比，因?yàn)樗�能找到所有Pareto有效解。如果您認(rèn)為選項(xiàng)2是通過優(yōu)化最高優(yōu)先級的目標(biāo)、將其約束為最優(yōu)、優(yōu)化下一個最高優(yōu)先級的目標(biāo)等（與$\epsilon$-constraint方法類似但不相同）來尋找詞典優(yōu)化，那么我希望CPLEX的版本更有效。
  免責(zé)聲明：下面是什么是猜測，因?yàn)槲也恢�道CPLEX的內(nèi)部工作原理。CPLEX維護(hù)著一個解決方案庫（可行但不一定是沿途遇到的最佳解決方案）。只有當(dāng)解決方案在詞匯上被一個新的解決方案所支配時，才從池中刪除解決方案，它實(shí)際上可以在每個后續(xù)目標(biāo)上取得領(lǐng)先（將具有該目標(biāo)最佳價值的池解決方案作為一個現(xiàn)任者）。此外，它還可以修改修剪節(jié)點(diǎn)的規(guī)則，以便僅當(dāng)邊界嚴(yán)格低于最高優(yōu)先級目標(biāo)的最佳已知值時，才修剪節(jié)點(diǎn)。如果不修剪綁定最為已知值的節(jié)點(diǎn)（或從當(dāng)前搜索樹中刪除節(jié)點(diǎn)并將其添加到“影”樹中以供以后搜索），則允許它在完成第一個目標(biāo)的優(yōu)化后返回，搜索與第一個目標(biāo)的最優(yōu)值相匹配的節(jié)點(diǎn)，并在第二個（或隨后的）目標(biāo)上進(jìn)行改進(jìn)，而不必遍歷原始搜索樹中被排除的部分。
  
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