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A revised reformulation-linearization technique for the quadratic assignment problem

机译：二次赋值问题的一种改进的重构-线性化技术

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The Reformulation Linearization Technique (RLT) applied to the Quadratic Assignment Problem yields mixed 0-1 programming problems whose linear relaxations provide a strong bound on the objective value. Nevertheless, in the high level RLT representations the computation requires much effort. In this paper we propose a new compact reformulation for each level of the RLT representation exploiting the structure of the problem. Computational results on some benchmark instances indicate the potential of the new RLT representations as the level of the RLT increases.
机译：应用于二次分配问题的重构线性化技术（RLT）产生了混合0-1编程问题，其线性松弛为目标值提供了强大的约束。然而，在高级RLT表示中，计算需要付出很多努力。在本文中，我们利用问题的结构，为RLT表示的每个级别提出了一种新的紧凑的公式化。在某些基准实例上的计算结果表明，随着RLT级别的提高，新的RLT表示形式具有潜力。

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