Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
We gebruiken cookies om:
De website vlot te laten werken, de beveiliging te verbeteren en fraude te voorkomen
Inzicht te krijgen in het gebruik van de website, om zo de inhoud en functionaliteiten ervan te verbeteren
Je op externe platformen de meest relevante advertenties te kunnen tonen
Je cookievoorkeuren
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Bi-objective combinatorial optimization (BOCO) deals with mathematical programming models where two competing objectives have to be minimised subject to constraints. A number of real world applications may be cast in this setting, where the objective and constraint functions are linear and the variables are binary. In a BOCO problem usually there is no solution that simultaneously minimise both objectives, so it is necessary to describe a set of Pareto optimal solutions, or solutions such that it is not possible to improve one objective without worsening the other. In this work we review the exact, heuristic and approximated methods developed to date for the construction of the Pareto optimal set in BOCO problems. Emphasis is given to exact and to approximate methods where a subset of the exact set of Pareto optimal solutions is given. We apply all the analysed methods to a hard BOCO problem: the Traveling Salesman Problem with Profits (TSPP). Specific approaches for the TSPP on graphs with special metrics and/or with time windows are also discussed. Finally, the approaches studied are suggested as a methodology to face a case study connecting Medicine and Computer Science.