此项问题在本质上是属于NP-Complete的问题，因此我们采用 拉格兰日松弛法 （ Lagrangean Relaxation ）作为主要的解题程序；针对问题中不同条件式之松弛后，对应到相关的经验法则，以减少求解的复杂度；在问题规划完成之后，再将此...
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应急物流中的覆盖问题 最大覆盖问题算法) 线性规划:Church RL和Meadows ME 拉格朗日松弛算法(Lagrangean Relaxation):Roberto,Orhan 启发式算法:Charles,Haldun,Benedict,Hogan,Daskin 超立方体排队模型 Fernando etc.
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Lagrangean relaxation algorithm 拉格朗日松驰算法
Computational examples show that the modified subgradient optimization algorithm for Lagrangean relaxation can reduce the iterative steps obviously, and is proved to be efficient.
算法实例表明，改进后的拉格朗日松弛算法迭代步数显著减少，证明算法是有效的。
This paper focuses on the modeling of the resources location of medical rescue. At first, the traditional Lagrangean relaxation algorithm is improved by using subgradient optimization algorithm.
以医疗急救资源的配置问题为建模核心，运用次梯度最优算法对传统的拉格朗日松弛算法进行了改进。
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