Charging Scheduling of Electric Vehicles with Local Renewable Energy under Uncertain Electric Vehicle Arrival and Grid Power Price
在本文中，我们考虑的延迟最优充电调度的电动汽车（EV）在充电站与多个充电点。充电站配备可再生能源发电装置，也可以从电网购买能源。考虑了电动汽车到达的不确定性、可再生能源的不确定性和电网电价的变化，并将其描述为独立的马尔可夫过程。同时，每个EV的充电能量是随机的。目标是在长期成本约束下，最小化电动汽车的平均等待时间。提出了将EV排队转化为充电需求排队的排队映射方法，并证明了两个排队平均长度最小化之间的等价性。然后重点研究了在长期费用约束下，收费需求排队平均长度的最小化问题。我们提出了一个马尔可夫决策过程（MDP）的框架来研究这个调度问题。系统状态包括充电需求队列长度、充电需求到达、可再生能源的蓄电池中的能量水平、可再生能源到达和电网电价。此外，充电需求的数量和分配的能量从蓄电池组成的二维策略。我们得到了最优策略的两个必要条件。此外，我们讨论了减少的二维政策的收费需求的数量。我们给出了系统状态的集合，分别为无需求收费和尽可能多的需求收费是最优的。最后，我们研究了所提出的激进的政策和保守的政策数值。
2013-01-11 math.OC
A branch and bound algorithm for the robust parall machine scheduling
研究了具有顺序相关调整时间的同类并行机排序问题，特别考虑了加工时间的不确定性。本文建立了加工时间为随机的平行机排序问题的数学模型。然后提出了一种分枝定界算法，并给出了三种生成上界的方法和一种生成下界的启发式算法来评估分枝定界算法的性能。此外，为了进一步提高算法的效率，还设计了一种新的分支方案和两种优势规则。在数值实验分析中，对新的分支格式、上界和下界以及优势规则的性能进行了测试，并与确定性模型进行了比较，验证了随机并行机调度问题的鲁棒性。
2017-12-03 math.OC
Leveraging Electric School Buses for Disaster Recovery: Optimizing Routing and Energy Scheduling via Branch-and-Price
The University of Texas at San Antonio（圣安东尼奥德克萨斯大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；San Antonio Fire Department（圣安东尼奥消防局）
针对灾害中关键负荷恢复，提出利用电动校车进行路径与能源调度的混合整数规划模型，并开发精确与启发式分支定价算法，显著提升计算效率并降低恢复成本。
2025-10-15 math.OC
A branch-and-price algorithm for the robust single-source capacitated facility location problem under demand uncertainty
研究了具有不确定性顾客需求的单资源容量约束的鲁棒设施定位问题。一个基数约束的不确定性集假设的鲁棒问题。为了有效地解决这个问题，我们提出了一个基于分配的配方Dantzig-Wolfe分解和分支和价格算法。计算实验表明，我们的分支和价格算法在许多情况下优于CPLEX，解决了普通的鲁棒重构。我们还研究了不可行性的经验概率和所产生的额外成本之间的权衡关系，并观察到解决方案的鲁棒性可以显着提高与小的额外成本。
2021-03-24 math.OC
A Branch-and-Price Algorithm for a Team Orienteering Problem with Fixed-Wing Drones
建立了一个多架固定翼无人机的团队定向越野问题，并提出了一种求解该问题的分支价格算法。与旋转无人机不同，固定翼无人机具有与之相关的运动学约束，从而防止它们进行现场转弯并将其限制在最小转弯半径内。本文提出了这些约束的无人机路由问题制定的影响，并提出了一个系统的技术来解决他们的团队定向越野问题的背景下。此外，提出了一种新的分支和价格算法与分支技术的限制，由于固定翼无人机。基准实例上的大量计算实验证实了算法的有效性。
2021-12-02 math.OC
A user-driven pricing and scheduling framework for public electric vehicle charging
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）
本文提出一种用户驱动的电动汽车充电定价与调度框架，通过用户提前投标和运营商决策机制，优化充电站的利用率和收入，平衡用户需求与系统效率。
2026-03-30 math.OC
Green Scheduling with Time-of-Use Tariffs and Machine States: Optimizing Energy Cost via Branch-and-Bound and Bin Packing Strategies
本文针对分时电价与机器状态下的总能源成本最小化调度问题，提出结合装箱策略的分支定界算法，通过预处理、新型分支、块查找启发式和更紧下界，在200作业基准实例上比现有方法快100倍以上。
2025-06-12 math.OC
An extended version of a Branch-Price-and-Cut Procedure for the Discrete Ordered Median Problem
离散有序中位数问题（DOMP）被公式化为使用指数数量的变量的集合划分问题。每个变量对应于分配给同一设施的一组需求点，并具有其相应成本的排序位置的信息。我们开发了一个列生成的方法来解决这个模型的连续松弛。然后，我们应用分支价格和切割算法来解决最优的小到中等大小的DOMP在竞争的计算时间。
2018-02-09 math.OC
Branch and Price for Submodular Bin Packing
本文针对次模装箱问题（SMBP）提出分支定价算法，通过基于分段线性松弛的定制分支割平面算法求解定价子问题，并开发混合定价策略加速列生成，实验验证了算法有效性。
2023-09-11 math.OC
A Branch-and-Price Algorithm for the Temporal Bin Packing Problem
我们研究了经典装箱问题的扩展，其中每个项目消耗箱容量在一个给定的时间窗口，取决于项目本身。该问题要求找到最小数量的箱子来包装所有物品，同时考虑任何时刻的箱子容量。一个多项式的大小制定，指数大小制定，和一些下限和上界进行了研究。提出了一种求解指数规模公式的分支价格算法。一个整体的算法结合不同的方法，然后提出和测试通过广泛的计算实验。
2019-02-13 math.OC
Branch-and-Price for a Class of Nonconvex Mixed-Integer Nonlinear Programs
这项工作试图结合两个主要技术的优势，在过去的三十年中已经成熟：全球混合整数非线性最优化和分支和价格。考虑了一类具有线性复杂约束和整数连接变量的一般非凸混合整数非线性规划问题。如果去除复杂的约束，问题变得容易解决，例如由于可分解的结构。完整的连接变量允许我们应用离散化途径，以获得一个Dantzig-Wolfe重新制定和解决问题的全局最优使用分支和价格。这是一个非常简单的想法;但令我们惊讶的是，它几乎没有在文献中找到任何应用。在这项工作中，我们表明，许多相关的问题直接落入或可以重新制定到这一类的MINLP。我们提出的分支和价格算法，并证明其有效性（有时无效）在一个广泛的计算研究，考虑多个大规模的问题的实际相关性，表明，在许多情况下，订单的数量级减少的解决方案的时间可以实现。
2020-01-06 math.OC
Efficient Algorithms for Energy-Aware Single-Machine Scheduling with Battery Storage
Ghent University（根特大学）；Flanders Make（弗拉芒制造研究所）
针对分时电价下带电池储能的单机调度问题，提出两种数学启发式算法以协调生产与储能决策，降低能源成本。
2026-09-11 math.OC
A Branch-and-Price approach for the Continuous Multifacility Monotone Ordered Median Problem
在本文中，我们解决连续多设施单调有序中位数问题。这个问题最小化一个单调有序的加权中值函数之间的距离给定的需求点在$\mathbb{R}^d$和它的最近的设施之间的$p$选择，也在一个连续的空间。我们提出了一个新的分支和价格的过程中，这个问题，和两个mathehuristics。其中一个是基于分解的过程，另一个是基于聚合的启发式。我们给出了详细的讨论的准确配方的有效性，并指定所有的解决方案的程序的实施细节。此外，我们评估他们的表现在一个广泛的计算经验，显示了优越性的分支和价格的方法在中等规模的情况下，紧凑的制定。要处理较大的实例，建议求助于也报告了相当好的结果的数学方法。
2021-08-01 math.OC
Generalized Assignment for Multi-Robot Systems via Distributed Branch-And-Price
在本文中，我们考虑了一个网络的代理，必须自我分配一组任务，同时尊重资源约束。一个可能的公式是广义分配问题，其中的目标是找到一个最大的回报，同时满足能力约束。我们提出了一个纯粹的分布式分支和价格算法来解决这个问题的合作方式。受经典（集中式）分支和价格计划的启发，在所提出的算法中，每个代理本地解决小线性规划，通过解决简单的背包问题生成列，并与其邻居通信固定数量的基本列。我们证明了有限时间收敛的算法的最优解的问题。然后，我们将所提出的方案应用到一个广义的分配方案，其中一组机器人必须服务于一组任务。我们在ROS测试平台上实现了所提出的算法，并为一组异构机器人解决分配问题提供了实验。
2021-10-11 math.OC
Deep Reinforcement Learning for Community Battery Scheduling under Uncertainties of Load, PV Generation, and Energy Prices
Monash University（莫纳什大学）；Monash Energy Institute（莫纳什能源研究所）
本文提出以SAC为核心并结合噪声网络的深度强化学习策略，在PV、负荷和价格不确定下实现社区电池的多重调度目标，实验证明其优于PPO、DDPG及优化基准。
2023-12-04 cs.AI cs.LG math.OC
Hybrid Quantum-Classical Branch-and-Price for Intra-Day Electric Vehicle Charging Scheduling via Partition Coloring
Tianjin University（天津大学）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；Hebei University of Technology（河北工业大学）
本文提出一种混合量子-经典分支定价算法，通过将电动汽车充电调度问题建模为分区着色问题的变体，利用量子退火启发算法解决最大独立集问题，有效提升大规模充电调度的求解效率。
2026-04-08 cs.CE math.OC
Scheduling jobs with release dates on identical parallel machines by minimizing the total weighted completion time
本文研究了在一组相同的并行机上，以总加权完工时间最小为目标的一组工件的调度问题。这个问题称为$P|r_j|\sum w_jC_j$，在实践中非常重要，因为它对各种实际应用程序进行建模。尽管它的重要性，$P|r_j|\sum w_jC_j$并没有得到太多的关注，在最近的文献。在这项工作中，我们填补了这一空白，提出混合整数线性规划和量身定制的分支和价格算法。我们的{分支和价格}依赖于分解的弧流制定和使用高效的精确和启发式方法解决定价子问题。在一组随机生成的实例上进行的计算实验证明，所提出的方法可以解决最多200个工件和10台机器的已证明的最优实例，并为较大的实例提供非常低的差距。
2020-06-27 math.OC
A branch-and-price approach for the nurse rostering problem with multiple units
针对含多单元与大量软性时间约束的护士排班问题，提出结合适配软约束的新型动态规划定价算法与加速策略的分支定价方法，算例验证其求解潜力。
2023-11-09 math.OC
Solving the Pricing Problem in a Branch-and-Price Algorithm for Graph Coloring using Zero-Suppressed Binary Decision Diagrams
分支和价格算法将分支定界搜索与必须通过列生成求解的指数大小的LP公式相结合。不幸的是，在整数规划的分支定界中使用的标准分支规则会干扰列生成例程的结构;因此，大多数这样的算法采用替代分支规则来规避这个困难。本文展示了如何零抑制二元决策图（ZDD）可以用来解决定价问题的分支和价格算法的图着色问题，即使在存在的分支决策施加的约束。这种方法有利于更直接的解决方法，并可以提高收敛的列生成子程序。
2015-07-08 cs.DS math.OC
Advancing Branch-and-Price for Graph Coloring: New Pricing Strategies and Benchmark Results
School of Management, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学管理学院）；College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University（哈利法大学科学与工程学院）；Department of Computer, Control, and Management Engineering “Antonio Ruberti”, Sapienza University of Rome（罗马大学安东尼奥·鲁贝蒂计算机、控制与管理工程学院）
提出BPCOL+精确分支定价算法，通过基于零抑制二元决策图（ZDD）的增强定价策略和最大稳定集约简技术，在DIMACS和Erdős–Rényi实例上优于现有算法。
2026-06-06 math.OC
Robust Routing and Scheduling of Home Healthcare Workers: A Nested Branch-and-Price Approach
针对家庭医护多日规划中时间不确定的问题，提出带基数约束鲁棒性的嵌套分支定价混合整数规划方法，兼顾多类约束与目标，实际规模算例可高效求最优，鲁棒性代价为护理人员负载降低，地理邻近性为次要分配因素。
2024-07-04 econ.GN math.OC q-fin.EC
A Branch-and-Price Algorithm for the Two-Echelon Inventory-Routing Problem
两级库存路径问题（2 E-IRP）解决了两级供应网络中库存管理和货物运输的协调问题。后者由地理上分布广泛的客户组成，其需求在离散的计划范围内可以从其本地库存或中间设施的库存中得到满足。中间设施位于城市郊区，由遥远的供应商提供。2 E-IRP旨在最大限度地降低运输成本和库存成本，同时满足客户需求。提出了一种基于路径的规划方法，并给出了求解2 E-IRP的分支-价格算法。一个标签算法是用来解决与每个时期和中间设施的定价子问题。我们生成了400个实例，并获得了116个实例的最优解，以及60个实例的良好上界，差距小于5%（平均为2.8%）。该算法的变体可以解决7个以上的最优实例。我们提供全面的分析来评估我们的解决方案方法的性能。
2022-06-28 math.OC
Branch-and-price algorithm for an auto-carrier transportation problem
原始设备制造商（OEM）制造、库存和运输新车给特许经销商。这些特许经销商库存并向最终用户销售新车。原始设备制造商依赖物流公司使用一种特殊类型的卡车（称为自动运输车）将车辆运输到经销商处。车辆分配过程面临着共同的挑战。在本文中，我们提出了一个启发式算法来确定每个自动承运人的路线的基础上，经销商的位置，随后，分支和价格算法来获得最优解的基础上生成的路线的装载问题。装载问题考虑了车辆的实际尺寸，以及车辆制造商和政府机构对装载过程的限制。我们进行了大量的计算实验的加载问题，使用现实世界的实例，我们的结果是基准与整体模型，以证实所提出的方法的有效性。对于最大的实例，包括600辆车，所提出的方法计算的最优解的装载问题在规定的运行时间。
2016-05-29 math.OC
A Branch-and-price procedure for clustering data that are graph connected
本文研究了图连通聚类划分问题（GCCP），这是一个聚类最优化模型，其中单元由个体数据和关系数据表征。这个问题由Benati等人（2017）以Connected Partitioning Problem的名义提出，表明与其他方法相比，这两种数据类型的组合提高了聚类质量。然而，由此产生的最优化问题是难以解决的，只有小规模的实例可以精确地解决，大规模的实例需要应用启发式算法。在本文中，我们改进的精确和启发式算法先前提出的。在这里，我们提供了一个新的非线性线性规划（ILP）公式，解决较大的情况下，但在使用指数数量的变量的成本。为了限制计算最优解所需的变量数量，新的ILP公式采用分支-价格算法求解。由此产生的定价问题本身是一个新的组合模型：最大加权图连接单团问题（MGCSC），我们解决测试各种混合规划线性规划（MILP）公式，并提出了一个新的快速“随机收缩”启发式。通过这种方式，我们能够改进以前的算法：分支和价格方法优于以前的MILP算法的计算时间和新的随机收缩启发式，当应用于GCCP时，比以前的启发式方法更快，更准确。此外，列生成和随机收缩的组合本身就是一种新的MILP松弛数学方法，也可以应用于大型实例。它的主要优点是，所有的启发式局部最优值结合在一起，在一个限制MILP，包括在应用程序的确切的分支和价格的方法，但解决的启发式定价问题。
2021-04-12 math.OC
Branch-and-price strikes back for the k-vertex cut problem
Sapienza University of Rome（罗马大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
本文提出一种新的扩展整数线性规划模型，结合并强化了现有模型，并为k-顶点割问题设计了新的分支定界算法，通过理论分析和实验验证，显著提升了求解效率和最优解数量。
2026-06-05 math.OC
A Pricing-for-Integrality Primal Heuristic for Branch-and-Price: An Application to the Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows and Charging Time Slots
Linköping University（林雪平大学）
本文提出一种基于积分定价的启发式方法，用于解决具有时间窗和充电时间槽的电动车路径规划问题，有效缩小根节点间隙。
2026-10-30 math.OC
A Branch-and-Price Algorithm Enhanced by Decision Diagrams for the Kidney Exchange Problem
肾脏配对捐赠计划允许与不相容的捐赠者登记的患者从另一个捐赠者那里接受合适的肾脏，只要后者的共同登记患者（如果有的话）也从不同的捐赠者那里接受肾脏。肾脏交换问题（KEP）的目的是找到一个最佳的收集肾脏交换采取的形式循环和链。现有的KEP精确解方法要么是针对只考虑循环交换的情况设计的，要么可以处理长链，但只要循环短就可以扩展。我们开发的第一个分解方法，是能够处理长周期和长链的大型现实的情况。更具体地说，我们提出了一个分支和价格的框架，其中定价问题的解决（第一次在包装问题的有向图），通过多值决策图。此外，我们提出了一个新的上界的最优值的KEP，强于文献中提出的，这是通过我们的主问题。计算实验表明，我们的方法优于最先进的最佳解决几乎所有的情况下，在PrefLib库的多个周期和链长的性能。
2023-03-10 math.OC
Scalable No-Stockout Charging Scheduling for Battery Swapping Under Time-of-Use Prices
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；PIT IN Corp.（PIT IN 公司）
研究分时电价下电池更换的无缺货充电调度问题，提出基于电池的混合整数线性规划及简化形式，设计价格引导的启发式算法，在综合缩放研究及商业站交换记录回放中验证算法有效性，大幅降低充电能源成本。
2026-07-30 cs.CE math.OC
A branch-&-price approach to the unrooted maximum agreement forest problem
针对无根二叉树的最大一致森林问题，提出首个分支定价算法，用动态规划求解定价子问题，结合多项式时间预处理后性能达到甚至超越当前最优水平。
2024-10-05 cs.DS math.OC q-bio.PE
Daily Generation Scheduling : Decomposition Methods to Solve the Hydraulic Problems
短期水电调度是一个非凸甚至非连续的最优化问题。因此，系统地获得可行的和经济上令人满意的解决方案的问题尚未完全解决。本文提出了两种分解方法：$\bullet$--第一种是基于预测分解的方法，协调是一种原始-对偶松弛算法，$\bullet$用对偶方法处理动态约束，第二种是用增广拉格朗日方法实现价格分解。数值试验表明了算法的有效性。它们将使法国电力公司使用的工艺得到改进。
2022-04-11 math.OC
Branch-and-Price for the Stochastic TSP with Generalized Latency
针对需求自适应公交系统的战术规划，提出带广义延迟的随机对称旅行商问题（STSP-GL），用分支定价算法求解，上界提升85%，下界提升55%，且解更稳健。
2023-11-16 math.OC
Electric Vehicle Scheduling with Capacitated Charging Stations and Partial Charging
本文考虑了电动汽车在公共交通系统的调度。我们的主要创新是考虑到充电站容量有限，同时也考虑了部分充电。为了解决这个问题，我们扩展了一个基于连接的网络，以跟踪车辆的充电状态和充电行为的模型。然后，我们制定的电动汽车调度问题作为一个基于路径的二进制程序，其线性松弛，我们解决列生成。我们发现整数可行解使用两个算法：价格和分支和截断列生成，包括加速策略。我们测试的方法使用的特许权Gooi en Vechtstreek在荷兰的数据，包含多达816次。截断列生成优于其他启发式算法，并在28小时的计算时间内解决了整个让步，最优性差距小于3.5%。
2022-07-29 math.OC
An Exact Branch-Price-and-Cut Algorithm for a Truck-as-Hub Vehicle Routing Problem with Drones
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对农村带无人机的以卡车为枢纽的车辆路径问题，构建混合整数二次规划模型，开发定制化分支定价割算法，该算法可高效求解大规模实例，为农村配送系统平衡服务质量与成本提供指导。
2026-10-14 math.OC
Throughput Optimal Decentralized Scheduling of Multi-Hop Networks with End-to-End Deadline Constraints: Unreliable Links
MIT（麻省理工学院）；Texas A&M Univ.（德克萨斯农工大学）
本文研究了在端到端截止时间约束下，多跳网络中如何设计路由和调度策略以优化流的加权平均吞吐量，并提出了一种新的方法，直接得到在节点平均功率约束下达到任意期望及时吞吐量向量的最优分布式调度策略。
2016-06-06 cs.NI cs.SY eess.SY
Branch-and-price with novel cuts, and a new Stackelberg Security Game
该研究针对关键基础设施防护的Stackelberg安全博弈问题，提出新型有效不等式求解强Stackelberg均衡，结合分支定价法验证了方法优于现有标准公式，并分析了参数对性能的影响。
2024-05-15 cs.GT math.OC
How long is long enough? Finite-horizon approximation of energy storage scheduling problems
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；Universidad de Málaga（马拉加大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；Aarhus University（奥胡斯大学）
针对储能调度问题，提出可检验规划时域是否为预测时域的条件及下界，并开发算法确定最小预测时域，以在保证最优决策的同时降低计算成本。
2026-09-17 math.OC
Branch \& Price \& Cut for the Time-Dependent Vehicle Routing Problem with Time Windows (TDVRPTW)
IMT Atlantique（IMT大西洋学院）；INSA Lyon（里昂国立应用科学学院）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）
研究带时间窗的时间依赖车辆路径问题，通过将单车变体进展用于多车设置，重新实现分支定价算法，并探索整合数据挖掘和机器学习引导列生成，以开发高性能可解释求解器，推进该问题精确求解技术水平。
2026-07-28 math.OC
Recent Advances in Vehicle Routing with Stochastic Demands: Bayesian Learning for Correlated Demands and Elementary Branch-Price-and-Cut
我们考虑车辆路径问题与随机需求（VRPSD），一个随机变量的著名的VRP中，需求只显示在每个客户的车辆到达。基于VRPSD研究的最新进展，本文首先总结了解决该问题的关键新成果和方法。在这样做的过程中，我们讨论了与解决VRPSD的机会约束和补货为基础的角度下的主要挑战。一旦我们涵盖了目前的国家的最先进的，我们介绍两个主要的方法的贡献。首先，我们提出了一个分支价格和削减（BP&C）算法的VRPSD下的最优补货。该方法，这是基于基本路线的定价，与以前的算法相比，并允许几个开放的基准实例的解决方案。其次，我们开发了一个需求模型，用于处理相关的客户需求。该模型的中心概念是“外部因素”，它代表影响所有需求的未知协变量。我们提出了一个贝叶斯为基础的，迭代学习过程，以完善我们的知识的外部因素，客户的需求。此更新后的知识，然后使用规定的需求相关性下的最优补货决策。计算结果表明，新的BP&C方法的效率，并表明，成本节省10%以上的补货决策时，考虑到需求的相关性。最后，我们激励一些研究的角度来看，我们相信，应该塑造未来的研究VRPSD。
2023-02-06 math.OC
Branch and Price for the Length-Constrained Cycle Partition Problem
针对长度约束环划分问题，提出基于集合划分模型与动态规划定价算法的精确分支定价方法，实现强对偶界与求解效率、规模的显著提升。
2024-02-02 cs.DM math.OC
A Branch-Price-and-Cut Algorithm for Optimal Decoding of LDPC Codes
信道编码的目的是使数字信息从一个地方传输到另一个地方时发生的差错最小化。低密度奇偶校验（LDPC）码可以检测和纠正传输错误，如果一个编码的原始信息添加冗余比特。在实践中，启发式迭代解码算法用于解码接收到的向量。然而，如果接收到的向量包含多个错误，则这些算法可能无法解码。我们考虑解码接收向量的最小错误作为一个整数规划问题，并提出了一个分支和价格的方法来解决它。我们通过引入启发式可行解和在数学公式中加入有效的切割来提高我们方法的性能。计算结果表明，我们的分支价格和削减算法显着提高了可解性的问题相比，商业求解器在高通道出错率。我们提出的算法可以找到更高质量的解决方案比常用的迭代解码算法。
2018-03-13 cs.IT math.IT math.OC
Efficient Branching Rules for Optimizing Range and Order-Based Objective Functions
本文针对范围最小化问题中经典分支定价算法因弱线性规划松弛而性能受损的问题，提出通用分支规则“范围分支”，显著提升计算效率并推广至基尼偏差等基于顺序的目标函数。
2025-05-07 math.OC
Heuristic approaches for solving a bilevel optimistic scheduling problem on parallel machines
University of Tours（图尔大学）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）；CNR（意大利国家研究委员会）
本文研究了在乐观双层优化框架下统一平行机调度问题，提出了一种基于双层决策特性的启发式方法，通过设计有效的分支方案和恢复束搜索算法，结合局部搜索改进了搜索效率，并通过贝叶斯优化自动确定启发参数，最终在500个作业和10台机器的实例上进行了计算实验。
2026-05-19 math.OC
A Numerically-safe Branch-Price-and-Cut Algorithm for the Length-Constrained Cycle Partition Problem
Zuse Institute Berlin（柏林祖尔研究所）；HTW Berlin（柏林应用科技大学）；Monash University（莫纳什大学）
研究长度受限循环划分问题，将其建模为集合划分模型，采用基于动态规划的分支定价切割算法求解。该算法利用问题结构高效搜索并打破对称，改进显著，能快速解决已解实例，还解决多个未解实例，突破节点数量限制。
2026-07-20 cs.DM math.OC
A Geometrical Branch-and-Price (GEOM-BP) Algorithm for Big Bin Packing Problems
装箱问题研究的是包装一组不同重量的物品所需的相同箱子的最小数量。这个问题出现在人工智能的各个领域，要求在最短的时间内导出精确解。采用分支定界和列生成技术来导出该问题的精确解，通常需要指定与列生成的污染定价子问题的性质兼容的特定于问题的分支规则。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来处理禁止箱处理二维背包问题。此外，一组潜水标准的介绍，强调的重要性，箱的几何特征。它进一步表明，列生成技术的效率可以得到显着提高使用隐式分段定价方案。该算法在小于1分钟内解决的基准实例数方面优于当前最先进的算法。
2019-09-02 math.CO math.OC
A branch-and-price approach with MILP formulation to modularity density maximization on graphs
对于无向图的聚类问题，本文提出了一个最大化模块度密度的精确算法，这是一个比较复杂的标准，以克服著名的模块度的缺点。这个问题可以被解释为集合划分问题，这让我们想起了它的整数线性规划（ILP）公式。我们提供了一个分支和价格的框架来解决这个ILP，或列生成结合分支和界限。最重要的是，我们将需要重复求解的列生成子问题表述为一个更简单的混合整数线性规划（MILP）问题。加速技术称为集包装松弛和多切割平面在一个时间与MILP配方相结合，使我们能够优化著名的测试实例，包括那些超过100个顶点在大约四分钟的PC的模块密度。我们的求解方法是确定性的，计算时间不受任何随机行为的影响。对于其中之一，列生成的根结点的分支和边界树提供了一个分数的上限解决方案和我们的算法发现一个整体的最优解分支后。
2017-06-27 cs.DM cs.SI math.OC
Risk-aware stochastic scheduling of multi-market energy storage systems
Imperial College London（帝国理工学院）；BP International Ltd（英国石油国际有限公司）
本文研究了在电力市场中考虑价格不确定性的储能系统调度，采用两阶段随机风险约束方法，通过条件风险价值量化风险，验证了在氢气系统和电池储能系统中，增加风险厌恶程度可显著提高收益，尽管预期收益降低。
2026-05-07 cs.SY eess.SY math.OC
Sufficient A Priori Conditions for the Linear Relaxation of the Energy Storage Scheduling Problem
本文针对储能调度问题，提出基于充电持续时间等系统特性的新先验条件，保证线性松弛下存在无同时充放电的最优解，并给出可大幅减少二元变量的混合整数线性等价模型。
2025-08-18 cs.SY eess.SY math.OC
Connected and Autonomous Vehicle Scheduling Problems: Some Models and Algorithms
本文研究互联与自动驾驶车辆系统中的调度问题，针对四个变体提出数学模型与求解算法，并开发了三个多项式算法和一个分支定界算法。
2023-04-04 cs.DS math.OC
The Integrated Size and Price Optimization Problem
针对一个具有多个分店的服装折扣店，提出了规模与价格的集成最优化问题。基于两阶段随机规划模型的追索权，我们开发了一个精确的算法和生产兼容的启发式，产生小的最优性差距。在一项实地研究中，我们发现，供应的分支机构和规模的基础上ISPO解决方案的分布是显着优于一个阶段的优化分配忽略最优定价的可能性。
2014-01-31 math.OC q-fin.GN
A Rolling-Space Branch-and-Price Algorithm for the Multi-Compartment Vehicle Routing Problem with Multiple Time Windows
H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA（佐治亚理工学院H. Milton Stewart工业与系统工程学院）；Department of Operations and Decision Systems, Université Laval（拉瓦尔大学运营管理与决策系统系）
本文提出了一种滚动空间分支定价算法，用于解决多舱车辆路径问题带多个时间窗，通过引入聚类技术和加速策略，提高算法效率和实用性。
2026-01-22 cs.LG math.OC
From Packet to Power Switching: Digital Direct Load Scheduling
目前，电网对可调度发电量的控制较为严格，而对需求的控制较为粗糙。能源消费者无法做出有价格意识的决策，这降低了市场的效率。这种情况倾向于化石燃料发电而不是可再生能源。由于储存电能的技术困难，寻求能够使电力需求在日常基础上可控的机制越来越突出。本文的目标是提供一个这样的机制，我们称之为数字直接负载调度（DDLS）。DDLS是一种直接的负载控制机制，在这种机制中，我们将各个能量请求分开，并对它们进行优化，以便它们可以在蜂窝架构中自动调度。具体来说，我们选择将能量请求保持在队列中，并优化属于我们称为“可延迟负载”的广泛类别的各个电器的服务时间，而不是存储能量或中断电器的工作。每个邻域调度器的功能是优化这些电器开始工作的时间。该过程旨在形成邻域的总负载分布，以便优化结合了能量的现货价格的目标函数，并且还允许分布式能量资源动态地供应部分发电。
2012-02-15 cs.NI math.OC
Exact Lexicographic Scheduling and Approximate Rescheduling
在工业资源分配问题中，初始规划阶段可以解决名义问题实例，并且随后的恢复阶段可以干预以修复由于不确定性而导致的低效率和不可行性，例如机器故障和作业处理时间变化。在这种情况下，我们研究的最小完工时间调度问题，a.k.a. $P||C_{\max}$，在不确定性下。我们提出了一个两阶段的鲁棒调度方法，第一阶段的决定计算与精确的字典调度和第二阶段的决定，使用近似重新调度。我们探索的恢复策略占规划决策和限制从原来的时间表有限的允许偏差。我们的方法是证实分析，与价格的鲁棒性表征参数化的不确定性程度，和数值。这种分析是基于字典最优性的最优子结构。因此，字典优化能够更有效地重新调度。此外，我们重新审视国家的最先进的精确的词典最优化方法，并提出了一个词典分支定界算法，其性能进行了验证计算。
2020-08-28 cs.DS math.OC
Branch-and-Price for Prescriptive Contagion Analytics
本文针对疫苗分配等规范性传染分析问题，提出一种基于集合划分重构、列生成分解、状态聚类算法和三分支方案的分支定价方法，有效求解大规模混合整数非凸优化问题，显著提升疫苗接种效果并挽救更多生命。
2023-10-23 math.OC q-bio.PE
Hydrogen Supply Chain Planning with Flexible Transmission and Storage Scheduling
随着可再生能源发电和水电解的成本不断下降，氢气正成为一种越来越有吸引力的能源载体。为H $_{2}$供应链开发建模和决策工具，充分捕捉各种资源的灵活性，对于理解H $_{2}$使用的整体成本竞争力至关重要。为了满足这一需求，我们开发了H $_{2}$供应链规划模型，该模型确定H $_{2}$发电、存储、传输和压缩设施的最低成本组合，以满足H $_{2}$需求，并通过电价与电力系统相结合。我们为H $_{2}$卡车和管道提供灵活的调度，使它们能够同时充当H $_{2}$传输和存储资源，从而在空间和时间上转移H $_{2}$需求/生产。在美国东北部的案例研究结果表明，H $_{2}$传输和存储资源的灵活调度的拟议框架是至关重要的，不仅成本最小化，而且H $_{2}$生产路径之间的电解槽和集中的天然气为基础的生产设施的选择。卡车作为移动存储可以通过提供额外的时空灵活性来响应电价变化，同时满足H $_{2}$需求，从而使电解槽更具竞争力。该模型还提供了一个合理的权衡建模精度和解决方案的时间。
2020-08-17 cs.SY eess.SP eess.SY
