Since MIP and CP problems are non-c

Since MIP and CP problems are non-convex, they must be solved by some kind of systematic and potentially exhaustive search. The "classic" method for solving these problems is called Branch and Bound. This method begins by finding the optimal solution to the "relaxation" of the problem without the integer constraints (via standard linear or nonlinear optimization methods). If in this solution, the decision variables with integer constraints have integer values, then no further work is required. If one or more integer variables have non-integral solutions, the Branch and Bound method chooses one such variable and "branches," creating two new subproblems where the value of that variable is more tightly constrained. These subproblems are solved and the process is repeated, until a solution that satisfies all of the integer constraints is found.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตั้งแต่ปัญหา MIP และ CP ไม่นูน พวกเขาต้องสามารถแก้ไขได้ โดยบางชนิดอาจหมดแรง และระบบ วิธี "คลาสสิก" สำหรับการแก้ปัญหาเหล่านี้จะเรียกว่าสาขาและผูก วิธีนี้เริ่ม โดยการค้นหาโซลูชันดีที่สุด "พักผ่อน" ของปัญหาโดยไม่มีข้อจำกัดของจำนวนเต็ม (ผ่านมาตรฐานเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น หรือไม่เชิงเส้นวิธี) ถ้าอยู่ในโซลูชันนี้ ตัวแปรตัดสินใจกับข้อจำกัดของจำนวนเต็มมีค่าจำนวนเต็ม แล้วทำงานต่อไปไม่จำเป็น ถ้าอย่าง น้อยหนึ่งตัวแปรจำนวนเต็มมีวิธีแก้ไขไม่ใช่ทฤษฎีบูรณาการ สาขาและวิธีผูกเลือกหนึ่งเช่นตัวแปรและ "สาขา สร้าง subproblems ใหม่สองที่แน่นขึ้นได้จำกัดค่าของตัวแปรนั้น Subproblems เหล่านี้มีแก้ไข และการเป็น ซ้ำ จนกว่าจะพบปัญหาที่เป็นไปตามข้อจำกัดของจำนวนเต็มทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตั้งแต่ MIP และ CP ปัญหาจะไม่นูนออกมาพวกเขาจะต้องได้รับการแก้ไขโดยชนิดของการค้นหาระบบและหมดแรงที่อาจเกิดขึ้นบางส่วน วิธีการ "คลาสสิก" สำหรับการแก้ปัญหาเหล​​่านี้จะเรียกว่าสาขาและผูกพัน วิธีการนี​​้จะเริ่มต้นด้วยการหาทางออกที่ดีที่สุดเพื่อ "ผ่อนคลาย" ของปัญหาโดยไม่ จำกัด จำนวนเต็ม (ผ่านเส้นมาตรฐานหรือวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้น) หากในการแก้ปัญหานี้ตัวแปรการตัดสินใจมีข้อ จำกัด จำนวนเต็มมีค่าจำนวนเต็มแล้วไม่มีการทำงานต่อไปจะต้อง หากหนึ่งหรือมากกว่าตัวแปรจำนวนเต็มมีการแก้ปัญหาที่ไม่สำคัญ, สาขาและวิธีการที่ถูกผูกไว้เลือกหนึ่งตัวแปรดังกล่าวและ "สาขา" สร้างสองย่อยใหม่ที่ค่าของตัวแปรที่เป็นข้อ จำกัด อย่างเข้มงวดมากขึ้น ย่อยเหล่านี้จะได้รับการแก้ไขและกระบวนการที่ซ้ำแล้วซ้ำอีกจนโซลูชั่นที่ตอบสนองความต้องการทั้งหมดของข้อ จำกัด เลขที่พบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากปัญหา MIP และ CP จะไม่นูน , พวกเขาจะต้องได้รับการแก้ไข โดยบางชนิดของระบบและการค้นหาที่ละเอียดถี่ถ้วน . " วิธีที่คลาสสิกสำหรับการแก้ไขปัญหาเหล่านี้เรียกว่าสาขาและจำกัด . วิธีนี้เริ่มโดยการหาโซลูชั่นที่เหมาะสมเพื่อ " พักผ่อน " ของปัญหา โดยไม่มีข้อจำกัด ( จำนวนเต็มผ่านมาตรฐานเชิงเส้นหรือเส้นวิธี optimization ) ถ้าในสารละลายนี้การตัดสินใจ ตัวแปรจำนวนเต็มจำนวนเต็มมีจำกัดด้วยค่า แล้วไม่มีงานเพิ่มเติมเป็นสิ่งจำเป็น ถ้าหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งตัวแปรจำนวนเต็มมีโซลูชั่นที่ไม่ใช่ Integral , สาขาและจำกัดวิธีเลือกหนึ่งเช่นตัวแปรและ " สาขา " การสร้างใหม่ 2 subproblems ที่ค่าของตัวแปรจะแน่นๆบังคับ subproblems เหล่านี้มีการแก้ไขและกระบวนการที่เล่าซ้ำถึงโซลูชั่นที่ตอบสนองทั้งหมดของจำนวนเต็ม จำกัด พบว่า