Step 1: Solve the relaxed problem a

Step 1: Solve the relaxed problem as usual without integer restriction to get the optimum point. Denote this
point as A.
Step 2: Along the edges, find the extreme points around point A and calculate the values of objective function
with these extreme points to determine which one is the nearest point. Then this extreme point is represented
as B.
Step 3: Add a new constraint which passes through B and parallels the objective function. Use original constraints
and this new constraint to form two subspaces. These two subspaces are both smaller than original
solution space and we label the area near A as the target subspace.
Step 4: Searching for integer optimum solution using B&B procedure in this target subspace. If we can obtain
the integer optimum solution, then terminate and claim that this is the optimum point. If the integer
optimum solution is not found in this subspace, then return to step 2 to continue looking for the next
nearest subspace. Stop after the result is found.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนที่ 1: แก้ไขปัญหาผ่อนคลายเป็นปกติโดยไม่จำกัดจำนวนเต็มเพื่อให้ได้จุดที่เหมาะสม ชีพนี้เป็นก.ขั้นตอนที่ 2: ขอบ ค้นหาจุดที่รุนแรงรอบจุด A และคำนวณค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์มีจุดที่รุนแรงเหล่านี้การตรวจสอบที่ หนึ่งเป็นจุดที่ใกล้ที่สุด จากนั้น แทนจุดนี้มากเป็น bขั้นตอนที่ 3: เพิ่มข้อจำกัดใหม่ซึ่งผ่าน B และฟังก์ชันวัตถุประสงค์คล้ายคลึงกัน ใช้ข้อจำกัดเดิมและข้อจำกัดนี้ใหม่ในรูปแบบ subspaces ที่สอง Subspaces สองเหล่านี้มีทั้งที่มีขนาดเล็กกว่าเดิมแก้ปัญหาพื้นที่และเราติดป้ายพื้นที่ A เป็น subspace เป้าหมายขั้นตอนที่ 4: ค้นหาจำนวนเต็มใช้บีแอนด์บีโซลูชั่นที่เหมาะสมขั้นตอนใน subspace เป้าหมายนี้ ถ้าเราได้รับโซลูชั่นที่เหมาะสมจำนวนเต็ม ยุติ แล้วอ้างว่า นี่คือจุดที่เหมาะสม ถ้าเป็นจำนวนเต็มโซลูชั่นที่เหมาะสมไม่พบใน subspace นี้ แล้วกลับไปขั้นตอนที่ 2 การค้นหาถัดไปsubspace ที่ใกล้ที่สุด หยุดหลังจากผลที่พบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนที่ 1: แก้ปัญหาผ่อนคลายได้ตามปกติโดยไม่มีข้อ จำกัด จำนวนเต็มจะได้รับจุดที่เหมาะสม แสดงว่านี้
เป็นจุด A.
ขั้นตอนที่ 2: ตามขอบหาจุดที่สูงที่สุดรอบจุด A และคำนวณค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์
ที่มีจุดเหล่านี้มากในการกำหนดที่หนึ่งที่เป็นจุดที่ใกล้ที่สุด จากนั้นจุดนี้มากเป็นตัวแทน
เป็นบี
ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มข้อ จำกัด ใหม่ที่ผ่านบีและแนวฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ใช้ข้อ จำกัด เดิม
และข้อ จำกัด ใหม่นี้ในรูปแบบสอง subspaces ทั้งสอง subspaces มีทั้งขนาดเล็กกว่าเดิม
พื้นที่แก้ปัญหาและเราป้ายบริเวณใกล้ A เป็นสเปซเป้าหมาย.
ขั้นตอนที่ 4: การค้นหาวิธีการแก้ปัญหาที่เหมาะสมจำนวนเต็มใช้ B & B ขั้นตอนในสเปซเป้าหมายนี้ ถ้าเราสามารถได้รับ
การแก้ปัญหาที่เหมาะสมจำนวนเต็มแล้วยุติและอ้างว่านี่เป็นจุดที่เหมาะสม ถ้าจำนวนเต็ม
วิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดที่จะไม่พบในสเปซนี้แล้วกลับไปที่ขั้นตอนที่ 2 จะยังคงมองหาต่อไป
สเปซที่ใกล้ที่สุด หยุดหลังจากผลที่ได้พบว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนที่ 1 : แก้ไขปัญหาตามปกติโดยไม่มีข้อ จำกัด โดยผ่อนคลายเพื่อให้ได้จุดที่เหมาะสม แสดงนี้จุด Aขั้นตอนที่ 2 : ตามขอบ หากจุดรอบจุด และคำนวณค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่มีจุดเหล่านี้มากเพื่อตรวจสอบ ซึ่งเป็นจุดที่ใกล้ที่สุด แล้ว จุดที่รุนแรงนี้ เป็นผู้แทนเป็นบีขั้นตอนที่ 3 : เพิ่มข้อจำกัดซึ่งผ่าน B และเหมือนกับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ใช้เงื่อนไขเดิมนี้ใหม่และข้อจำกัดแบบสอง subspaces . เหล่านี้สอง subspaces มีทั้งขนาดเล็กกว่าเดิมโซลูชั่นพื้นที่และเราป้ายพื้นที่ใกล้เป็นย่อยเป้าหมายขั้นตอนที่ 4 : การค้นหาสำหรับจำนวนเต็มที่ใช้โซลูชั่น B & B ขั้นตอนในเป้าหมายนี้ได้ . ถ้าเราสามารถได้รับเป็นโซลูชั่นที่เหมาะสมนั้นสิ้นสุดลงและอ้างว่านี่เป็นจุดที่เหมาะสม ถ้าจำนวนเต็มโซลูชั่นที่เหมาะสมคือไม่พบในย่อยนี้ แล้วกลับไปที่ขั้นตอนที่ 2 จะยังคงมองหาต่อไปที่ใกล้ที่สุดได้ . หยุดหลังผลพบว่า