Élicitation incrémentale et recherche locale pour le problème du sac à dos multi-objectifs

Depandances

julia 1.10
COPT / CPLEX / Gurobi (COPT par défaut, uncommenter les lignes correspondantes dans le fichier packages.jl pour utiliser CPLEX ou Gurobi)

Pour installer tous les packages nécessaires, lancer la commande suivante dans le terminal:

julia packages.jl

Lancement

2 phases method

pharse 1:PLS

Pour lancer PLS: le nobre d'objets et de critères sont modifiables dans le fichier PLS.jl, puis lancer le fichier julia PLS.jl Il y aura de la verbose dans la console et les logs seront dans ./logs_pls.

Pour obtenir un ensemble de voisins à partir d'une solution actuelle $x$, deux listes sont créées, toutes deux de taille $L$ : une liste (L1) contenant les éléments candidats à être retirés (donc présents dans $x$) et une autre liste (L2) contenant les éléments candidats à être ajoutés (donc absents dans $x$). Pour créer $\mathrm{L}1$, les éléments, dans $x $, minimisant le ratio $R_{2}$, défini par

$$R_{2}=\frac{\sum_{k=1}^{p} \lambda_{k} c_{k}^{s}}{ w^{s}}$$

sont sélectionnés.

Pour créer L2, les éléments, non présents dans $x$, maximisant le ratio $R_{1}$ (défini par

$$R_{1}=\frac{\sum_{k=1}^{p} \lambda_{k} v_{k}^{s}}{\frac{w^{s}}{W-\sum_{i=1}^{n} w^{i} x_{i}+1}}$$

) sont sélectionnés.

Nous avons utilisé un ND-Tree pour mettre à jour les solutions non dominées.

pharse 2: élicitation incrémentale

Pour lancer 3 types d'élicitation incrémentale: lancer julia elicitaion_weighted.jl pour l'élicitation incrémentale somme pondérée, julia elicitaion_OWA.jl pour l'élicitation incrémentale OWA, julia elicitaion_choquet.jl pour l'élicitation incrémentale Choquet.

2em method: regret base recherche locale

lancer julia rbls.jl pour la méthode de regret base recherche locale.

zhenyuefu / multiobjective-knapsack