作者：鲁奎 杨昌辉 戴道明cplex批量能力受限仿真启发式算法
摘要：能力受限批量问题多数都是NP—hard问题，解决方法之一就是构造启发式算法获取尽量接近最优解的可行解。目前多数文献通过大规模计算分析来评价启发式算法的性能，但是这种评价方式只能表明该算法针对特定实例的适应性。利用商业优化软件求解同一实例并与算法计算结果进行对比分析，可以体现算法的有效性。针对一种运输能力外包且费用时变的多产品动态经济批量问题，建立混合整数规划模型，通过约束松弛与模型分解，设计出一个基于拉格朗日松弛理论的启发式算法进行模型求解。大量随机实验计算结果以及CPLEX仿真优化结果对比分析表明，在某些实例情况下，启发式算法获取的最优值与CPLEX获取的相当，但是求解时间要明显优于CPLEX，因此选择启发式算法求解此类实例是较优的。
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